research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Neural network based branch prediction unit in modern microprocessors
وحدات التنبؤ بوجود التفرع في المعالجات الحديثة بالاعتماد على الشبكات العصبية

Author: Faiz A. AL – Alawy فائز عباس العلوي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2006 Issue: 18 Pages: 102-117
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

For the modern microprocessors, as pipelines get deeper, or issuing rate gets higher, the penalty imposed by branching instructions gets larger. To reduce this penalty, branch prediction is used. Branch prediction unit is an important part of modern processor architectures. Its responsibility is to predict whether branches will be taken or not taken before they are actually executed.The application of ANNs have been considered in this work as a good alternative for solving the problem of branch prediction. Single and multilayer preceptron neural nets have been used to design a new branch predictor. The designed neural nets have been tested for different applications.A comparative analysis and study have been carried out with the other known prediction techniques. The achieved results show very high prediction accuracy.The prediction accuracy rates are calculated for different types of neural predictors and conventional predictors. It has been concluded that the neural predictors are better than conventional predictors, but in the other side, when using adaptive techniques, the neural predictors are comparable to conventional two-level predictors with the same size of input. Regarding the same hardware budget, neural predictors are the best, but they might take more time for computing branch prediction than conventional predictors.

في المعالجات الدقيقة الحديثة ،وبزيادة عدد الوحدات الداخلية التي تعمل على التوازي ،أو بزيادة معدلات الإنجاز للمعالج فأن ضريبة تنفيذ ايعازات التفرع تكون اكبر .لغرض تقليل هذه الخسارة يتم الاعتماد على التنبؤ بوجود التفرع قبل حدوثة.أن وحدات التنبؤ تعتبر جزء أساسي من المعالجات الحديثة ،حيث أن وظيفتها هي التنبؤ فيما لو أن التفرع في البرنامج سوف يؤخذ به أم لا قبل مرحلة التنفيذ الفعلي.تم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في هذا البحث كبديل جيد لحل مشكلة التنبؤ بوجود التفرع . تم استخدام شبكات عصبية نوع بيرسيترون،أحادية الطبقة ومتعددة الطبقات لغرض تصميم وحدة جديدة للتنبؤ بالتفرع ،وقد تم اختبار هذه الوحدة في عدة تطبيقات.تم تنفيذ دراسة وتحليل مقارن مع طرق التنبؤ الأخرى المعروفة .وأظهرت النتائج التي تم الحصول عليها دقة تنبؤ عالية .لقد تم حساب دقة التنبؤ لمختلف أنواع وحدات التنبؤ .تم استنتاج أن وحدات التنبؤ العصبية افضل من وحدات التنبؤ التقليدية ،ولكن باستخدام تقنيات التعشيق ،كانت وحدات التنبؤ التقليدية ثنائية التركيب موازية في الأداء لوحدات التنبؤ العصبية لنفس الحجم من المدخلات . من ناحية حجم الدائرة الإلكترونية ،كانت وحدات التنبؤ العصبية هي الأفضل ولكنها ممكن أن تستغرق وقت اكبر لحساب التنبؤ نسبة إلى وحدات التنبؤ التقليدية .

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2006 (1)