초록

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본 논문에서는 AE32000 프로세서에 적응 가능한 효율적인 분기 예측 기법에 관하여 연구하였다. 실험결과, 내장형 응용분야에서의 비용 효율성이란 측면에, AE32000 프로세서에서는 1비트의 분기 예측기와 한 개의 엔트리를 갖는 BTB(Branch Target Buffer)를 사용하는 것이 가장 적합함을 관찰하였다. 또한, 분기 목적 주소에서 나타나는 LERI 명령을 폴딩하여 분기 손실을 줄이는 방안은, BTB와 LERI 폴딩 유닛을 사용하는 설계에서, 가져오는 성능 향상이 미미함을 확인하였다.

본 논문에서는 AE32000 프로세서에 적응 가능한 효율적인 분기 예측 기법에 관하여 연구하였다. 실험결과, 내장형 응용분야에서의 비용 효율성이란 측면에, AE32000 프로세서에서는 1비트의 분기 예측기와 한 개의 엔트리를 갖는 BTB(Branch Target Buffer)를 사용하는 것이 가장 적합함을 관찰하였다. 또한, 분기 목적 주소에서 나타나는 LERI 명령을 폴딩하여 분기 손실을 줄이는 방안은, BTB와 LERI 폴딩 유닛을 사용하는 설계에서, 가져오는 성능 향상이 미미함을 확인하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 AE32000에 적합한 분기 예측 기법을 알아보기 위하여 비교적 간단한 기존의 분기 손실 감소 기법들을 적용하여 실험한 후, 분기 예측 방안에 따른 성능 변화와 비용 효율성을 비교 분석한다. 또한, 명령어 폴딩 유닛을 포함하눈 효율적인 분기 처리기의 구현 방안과 분기 시에 나타나는 LERI 명령 어률 효율적으로 처리하는 방안들을 모색한다.
• 본 논문에서는 AE32000에 적합한 분기 예측 기법을 알아보기 위하여 비교적 간단한 기존의 분기 손실 감소 기법들을 적용하여 실험한 후, 분기 예측 방안에 따른 성능 변화와 비용 효율성을 비교 분석한다. 또한, 명령어 폴딩 유닛을 포함하눈 효율적인 분기 처리기의 구현 방안과 분기 시에 나타나는 LERI 명령 어률 효율적으로 처리하는 방안들을 모색한다.
• 본 논문에서는, 내장형 옹용을 목표로 코드 밀도롤 높이기 위하여 고안된 명령어 집합 아키텍처인 EISC(Extendable Instruction Set Computer) 아키텍처 [1] 를 기반으로 하는 AE32000 프로세서【2]를 위한 효율적인 분기 애 측 기법을 다룬다.
• 본 보고서에서는 내장형 웅용분야에 있어서 사용 가능한 간 단 한 분기 예측 기법을 AE32000에 적용하여 그 성능을 비교 분석하였으며, 분기 예측이 LERI 명령어의 폴딩에 미치는 영향을 알아보았다. 실험 결과로부터 3개의 LERI 명령어를 폴딩 하는 폴딩 유닛과 함께 1비트 predictor를 갖는 1엔 트리 BTB를 이용한 분기 예측 기법이 AE32000에서 좋은 비용 효율성을 나타낼 수 있음을 확인하였다.
• 본 절에서는 앞서 제시된 실험 결과로부터 비용 효율성의 측면에서 가장 효과적인 분기 예측 기법울 살펴본다. 그림 9를 보면, IPC의 관점에서는 1비트 predictor/4엔 트리 BTB를 이용한 경우가 가장 좋은 결과를 나타내며, 비용 효율성에 있어서 는 1엔트리 BTB의 경우가 가장 좋음을 알 수 있다.

제안 방법

• 본 논문에서는 AE32000의 마이크로 아키텍처 수준의 성능 측정 및 기능 검 중 시 기준 비교 모텔로 사용하기 위해 제작된 주기 정밀 형(cycle-accurate) 시뮬레이터인 ESCASim⑸을 사용하였다. 각 분기 예측 모델을 지원하기 위하여 BTB (Branch Target Buffer)[6]를 ciass형태로 만들어 기본적인 분기 관련 함수를 작성하였으며, 명령어 디코딩(ID) 단계와 명령어 패치(IF) 단계의 함수를 재정의(overloading)하여 실험을 수행하였다. 성농 측정에는 Dhrystone 2.
• 성눙 비교를 위한 기본 머신으로써 LERI 명령어 플딩 및 분기 예즉이 모두 포함되지 않은 머신올 사용하였으며, 하드웨어 비용 비교에 있어서는 LERI 명령어 폴딩 유닛 이 포함된 모델을 기준으로 하여 비교를 수행하였다. 내장 목적의 AE32000에 대한 각 분기 예측 기법의 적합성올 비교하기 위해서 각각의 적용된 기법으로 인한 성능 향상 및 추가되는 하드웨어 비용을 요소로 하는 비용 효율성이란 척도를 다음과 같이 정의하여 사용하였다.
• 각 분기 예측 모델을 지원하기 위하여 BTB (Branch Target Buffer)[6]를 ciass형태로 만들어 기본적인 분기 관련 함수를 작성하였으며, 명령어 디코딩(ID) 단계와 명령어 패치(IF) 단계의 함수를 재정의(overloading)하여 실험을 수행하였다. 성농 측정에는 Dhrystone 2.1 벤치마크 프로그램이 사용되었으며, 머신 초기화 코드 부분은 제외한 후 성능 측정을 수행하였다. 성눙 비교를 위한 기본 머신으로써 LERI 명령어 플딩 및 분기 예즉이 모두 포함되지 않은 머신올 사용하였으며, 하드웨어 비용 비교에 있어서는 LERI 명령어 폴딩 유닛 이 포함된 모델을 기준으로 하여 비교를 수행하였다.
• 1 벤치마크 프로그램이 사용되었으며, 머신 초기화 코드 부분은 제외한 후 성능 측정을 수행하였다. 성눙 비교를 위한 기본 머신으로써 LERI 명령어 플딩 및 분기 예즉이 모두 포함되지 않은 머신올 사용하였으며, 하드웨어 비용 비교에 있어서는 LERI 명령어 폴딩 유닛 이 포함된 모델을 기준으로 하여 비교를 수행하였다. 내장 목적의 AE32000에 대한 각 분기 예측 기법의 적합성올 비교하기 위해서 각각의 적용된 기법으로 인한 성능 향상 및 추가되는 하드웨어 비용을 요소로 하는 비용 효율성이란 척도를 다음과 같이 정의하여 사용하였다.
• 추가되는 하드웨어 비용의 계산은 3개까지의 LERI 명령어를 폴딩 하는 방안과 8엔 트리(entry)의 명령어 선인출 큐(Prefetch Queue)를 포함하는 RTL 수준의 AE32000 모델을 Synopsys 로 합성한 후, 이를 기준으로 그 비율을 평가하였다. 일부 합성하지 못한 부분에 대해서는 Cell Library의 Gate Count를 참조하여 앞에서 합성된 결과로부터 가감하여, 약 40, 000 게이트의 기본 하드웨어 비용을 구하였다.

대상 데이터

• 본 논문에서는 AE32000의 마이크로 아키텍처 수준의 성능 측정 및 기능 검 중 시 기준 비교 모텔로 사용하기 위해 제작된 주기 정밀 형(cycle-accurate) 시뮬레이터인 ESCASim⑸을 사용하였다. 각 분기 예측 모델을 지원하기 위하여 BTB (Branch Target Buffer)[6]를 ciass형태로 만들어 기본적인 분기 관련 함수를 작성하였으며, 명령어 디코딩(ID) 단계와 명령어 패치(IF) 단계의 함수를 재정의(overloading)하여 실험을 수행하였다.

데이터처리

• 추가되는 하드웨어 비용의 계산은 3개까지의 LERI 명령어를 폴딩 하는 방안과 8엔 트리(entry)의 명령어 선인출 큐(Prefetch Queue)를 포함하는 RTL 수준의 AE32000 모델을 Synopsys 로 합성한 후, 이를 기준으로 그 비율을 평가하였다. 일부 합성하지 못한 부분에 대해서는 Cell Library의 Gate Count를 참조하여 앞에서 합성된 결과로부터 가감하여, 약 40, 000 게이트의 기본 하드웨어 비용을 구하였다.

이론/모형

• 일반적인 조건 분기 명령에서 taken의 비율이 60% 이상을 차지하며, 내장형 웅용에서는 그 비율이 더 증가하는 것으로 알려져 있다. 따라서, 가장 간단한 형태로서 BTB를 이용한 predict-taken 기법을 채택하였다. 이 기법을 적용한 후 BTB의 크기를 변경시키면서 실험을 수행한 결과 그림 3과 같은 성능 향상을 얻을 수 있었다.

성능/효과

• 따라서, 내장형 마이크로프로세서인 AE32000은 비용 효율성의 측면에서 1개의 BTB 엔트리를 사용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 또한, EISC 아키텍처의 특성을 고려하여 분기 복적 주소에 나타나는 LERI 명령어를 폴딩 할 수 있도록 BTB를 변경하는 실험이 수행되었으나, 성눙 향상을 관찰할 수 없었다. 이는 프로그램 수행 동안 목적 주소에 나타나는 LERI 명령어의 개 수가 상대적으로 적었을 뿐 아니라, 이 명령어들이 기 내장된 LERI 명령어 폴딩 유닛에서 효율적으로 처리되었기 때문이다.
• 본 보고서에서는 내장형 웅용분야에 있어서 사용 가능한 간 단 한 분기 예측 기법을 AE32000에 적용하여 그 성능을 비교 분석하였으며, 분기 예측이 LERI 명령어의 폴딩에 미치는 영향을 알아보았다. 실험 결과로부터 3개의 LERI 명령어를 폴딩 하는 폴딩 유닛과 함께 1비트 predictor를 갖는 1엔 트리 BTB를 이용한 분기 예측 기법이 AE32000에서 좋은 비용 효율성을 나타낼 수 있음을 확인하였다. 향후 내장형 프로세서에 적용되는 분기 예측 기법은 내장 환경에서 수행되는 프로그램의 특성이 더욱 잘 반영되도록 연구되어야 할 것이다.
• 즉, 비용 효율성은 하드웨어 추가분에 대한 성능 중가 분의 비율로서, 본 논문에서는 비용 효율성이 1보다 작은 설계는 하드웨어 비용이 특히 중요한 내장형 응용 분야에서 바람직하지 않은 것으로 평가하였다.

후속연구

• 실험 결과로부터 3개의 LERI 명령어를 폴딩 하는 폴딩 유닛과 함께 1비트 predictor를 갖는 1엔 트리 BTB를 이용한 분기 예측 기법이 AE32000에서 좋은 비용 효율성을 나타낼 수 있음을 확인하였다. 향후 내장형 프로세서에 적용되는 분기 예측 기법은 내장 환경에서 수행되는 프로그램의 특성이 더욱 잘 반영되도록 연구되어야 할 것이다.

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