Vikten av en exakt mekanism för att förutsäga filialer har dokumenterats väl. Sedan införandet av gshare [1] och observationen att aliasing i PHT är en viktig faktor för att minska förutsägelsen noggrannhet [2, 3, 4, 5] har flera system föreslagits för att minska alias i PHT [6, 7, 8, 9]. Alla dessa system syftar till att maximera förutsägelsens exakthet med de minsta resurserna. I detta dokument introducerar vi ännu ett globalt system (YAGS) - ett nytt system för att minska aliaset i PHT - som kombinerar de starka punkterna i flera tidigare system. YAGS introducerar taggar i PHT som gör det möjligt att minska det utan att offra nyckelgren resultat information. Storleksminskningen mer än kompenserar kostnaden för taggarna. Våra experimentella resultat visar att YAGS ger bättre förutsägelsenoggrannhet för SPEC95-riktmärkessviten än flera ledande prognossystem, för samma kostnad. Det fungerar också bättre än de andra systemen i närvaro av ett sammanhangsbyte. Slutligen visar YAGS goda resultat för go-riktmärket, vilket är av särskilt intresse eftersom det har ett stort antal statiska grenar och speglar situationer där alias i PHT kan vara ett problem.
Eden och Mudge REF införde YAGS för att minska alias i tabellen över mönsterhistorik.
The YAGS branch prediction scheme
{'venue': 'Proceedings. 31st Annual ACM/IEEE International Symposium on Microarchitecture', 'journal': 'Proceedings. 31st Annual ACM/IEEE International Symposium on Microarchitecture', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}