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公开(公告)号：CN104765590B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510213002.3
申请日：2015-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 一种支持超标量与超长指令字混合架构处理器的分支预测方法，首先在取指级从BTB表中取得跳转指令所在分发包的NDA，然后根据此NDA来判断包含跳转指令的取指包中跳转指令后面的指令是否会执行，并以valid值标识出来，在分发级根据valid值标识的不同来判断该跳转指令是在超标量还是超长指令字模式下，在超标量模式下，分发包中跳转指令后的指令不能执行，如预测错误则从跳转指令后一条指令重新执行；在超长指令字模式下，分发包中跳转指令后面指令允许和跳转指令并行执行，如预测错误则从下个分发包首地址处重新执行；本发明能使混合架构处理器在两种模式下都能够进行分支预测，在吸收两种模式长处的同时减少了跳转指令周期损失，提高了处理器性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105354117A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510702707.1
申请日：2015-10-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F11/22
CPC classification number: G06F11/2236
Abstract: 超标量处理器中指令相关性检测的方法，通过设定一组锁定标识，指令解码后，将其源操作数与目的操作数分别与对应的锁定标识相比较，来判断指令的相关性与并行性；锁定标识根据每个周期指令的解码信息进行更新，每个周期更新一次；锁定标识与处理器内的通用寄存器组一一对应，每个通用寄存器都有一个对应的锁定标识；本发明不仅适用于检测同一周期内多条指令能否同时发射，也适用于检测不同流水级的各组指令之间的相关性；为实现指令的动态调度提供了基础的保证，而且该方法的实现并不会涉及很复杂的电路设计，能够很大程度上减小硬件开销。
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公开(公告)号：CN105867884A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610177103.4
申请日：2016-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/38
CPC classification number: G06F9/382
Abstract: 一种改进型PAp分支预测方法，包括降低预测器训练时间方法和提高分支预测准确率方法，降低预测器训练时间方法包括：使用一种新的有限状态机来表示跳转指令的跳转方向；改进第一次训练时跳转方向训练方法；以及改进PT表计数器计数规则；提高分支预测准确率方法包括：在取指级当遇到不跳转的跳转指令时，同一个取指包中多取一套预测信息；跳转出错后对PT表计数器正确复位，本发明可降低预测训练时间，提高预测效率并提高预测准确率，从而提高处理器性能。
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公开(公告)号：CN104765590A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510213002.3
申请日：2015-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 一种支持超标量与超长指令字混合架构处理器的分支预测方法，首先在取指级从BTB表中取得跳转指令所在分发包的NDA，然后根据此NDA来判断包含跳转指令的取指包中跳转指令后面的指令是否会执行，并以valid值标识出来，在分发级根据valid值标识的不同来判断该跳转指令是在超标量还是超长指令字模式下，在超标量模式下，分发包中跳转指令后的指令不能执行，如预测错误则从跳转指令后一条指令重新执行；在超长指令字模式下，分发包中跳转指令后面指令允许和跳转指令并行执行，如预测错误则从下个分发包首地址处重新执行；本发明能使混合架构处理器在两种模式下都能够进行分支预测，在吸收两种模式长处的同时减少了跳转指令周期损失，提高了处理器性能。
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公开(公告)号：CN105354117B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510702707.1
申请日：2015-10-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 超标量处理器中指令相关性检测的方法，通过设定一组锁定标识，指令解码后，将其源操作数与目的操作数分别与对应的锁定标识相比较，来判断指令的相关性与并行性；锁定标识根据每个周期指令的解码信息进行更新，每个周期更新一次；锁定标识与处理器内的通用寄存器组一一对应，每个通用寄存器都有一个对应的锁定标识；本发明不仅适用于检测同一周期内多条指令能否同时发射，也适用于检测不同流水级的各组指令之间的相关性；为实现指令的动态调度提供了基础的保证，而且该方法的实现并不会涉及很复杂的电路设计，能够很大程度上减小硬件开销。
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公开(公告)号：CN105867884B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201610177103.4
申请日：2016-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 一种改进型PAp分支预测方法，包括降低预测器训练时间方法和提高分支预测准确率方法，降低预测器训练时间方法包括：使用一种新的有限状态机来表示跳转指令的跳转方向；改进第一次训练时跳转方向训练方法；以及改进PT表计数器计数规则；提高分支预测准确率方法包括：在取指级当遇到不跳转的跳转指令时，同一个取指包中多取一套预测信息；跳转出错后对PT表计数器正确复位，本发明可降低预测训练时间，提高预测效率并提高预测准确率，从而提高处理器性能。
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