Under de senaste åren har mycket noggranna gren prediktorer föreslagits främst för högpresterande processorer. Tyvärr är sådana prediktorer extremt energikrävande och i vissa fall inte praktiskt eftersom de kommer med överdrivna förutsägelser latens. Ett exempel på sådana prediktorer är O-GEHL prediktorn. För att uppnå hög noggrannhet, O-GEHL förlitar sig på stora tabeller och omfattande beräkningar och kräver hög energi och lång prognos fördröjning. I detta arbete föreslår vi tekniker för energioptimering som syftar till att minska både beräkningskomplexitet och lagringsstorlek för O-GEHL prediktorn. Vi visar att vi genom att eliminera onödiga data från beräkningar kan minska både prediktorns energiförbrukning och fördröjning. Dessutom tillämpar vi informationsteori fynd för att ta bort redundant lagring, utan någon betydande noggrannhet straff. Vi minskar den dynamiska och statiska effekt som försvinner i prediktorns beräkningsdelar med upp till 74% respektive 65%. Under tiden förbättrar vi prestandan med upp till 12% då vi gör snabbare förutsägelser möjliga.
Aasaraai och Baniasadi REF använde samma teknik som används i detta arbete på O-GEHL gren prediktor.
Computational and storage power optimizations for the O-GEHL branch predictor
{'venue': "CF '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}