A Novel Approach to Improve Branch Prediction Accuracy by Neural Network Information

신경망을 이용한 분기 예측의 개선

파이프라인과 슈퍼스칼라 방식이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어는 시스템 전체적인 성능에 중요한 영향을 미친다. 특히 분기 예측이 실패했을 경우, 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생한다는 점에서 분기 예측의 정확도에 대한 중요성은 크다고 할 수 있다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이를 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 변화를 분석하고, 이를 분기 예측에 새롭게 반영하고자 한다. 본 논문에서는 이를 위해 실행 구동 방식의 시뮬레이터인 SimpleScalar를 통하여 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 새로운 기법이 기존의 일반적인 이단계 적응형 분기 예측 기법이나 gshare 기법에 비하여 더 우수한 결과를 보였다.