[发明专利]一种分支预测方法、装置及处理器核

说明书

本发明提供了一种分支预测方法、装置及处理器核，通过在时钟上升沿到来时，对GHR取n种不同长度，将PC值和n种不同长度的GHR进行哈希运算生成索引；在时钟下降沿到来时，使用PC值访问基本分支预测部件T0，使用生成的索引访问与n种不同长度的GHR相对应的历史信息记录表；当某一历史信息记录表中有与索引匹配的记录时，且该条记录的u值为1时，输出该条记录的weight值作为访问结果；将输出的所有weight属性值进行相加；根据相加的结果输出预测信息。通过使用不同长度的GHR，在历史信息记录表增加weight信息，以及引入了全局历史跳转信息GHR，使用的历史信息长度少，增加的电路资源开销很少，从而采用更少的硬件资源消耗可以实现更高的预测精度。

技术领域

本发明涉及处理器领域，尤其是涉及一种分支预测方法、装置及处理器核。

背景技术

现代处理器中一般采用超标量超流水线结构来提升处理器的硬件资源利用率，加快CPU的运行速率，但是分支指令的存在在一定程度上限制了超标量超流水线结构对处理器性能的提升。为了保证流水过程的连续性，降低分支指令带来的延迟，处理器设计通常采用分支预测装置来预测分支命令是否进行分支，从而提前进行处理。

然而，当分支预测装置预测失误时，必须清空流水线中提前取出的指令，返回原处，造成了流水线的延迟。这意味着分支预测装置的预测精度对处理器的性能有着极大的影响。

现有的分支预测装置主要通过增大转移历史寄存器（BHR, Branch HistoryRegister）和模式历史表（PHT, Pattern History Talbe）的方式来增加预测精度，但这需要以高硬件开销为代价。其中，全局BHR和PHT的硬件开销更为庞大，全局的BHR又称为GHR（Global History Register）。而且，单纯地增大GHR和PHT的容量对预测精度的提升很有限，其主要原因是分支别名问题带来的。处理器中最常用的分支预测器Gshare，将指令地址和BHR的异或作为索引访问PHT，可以很好地避免分支别名的问题，但是能利用的历史长度有限，其硬件开销与历史长度呈指数相关。随着分支预测技术的深入研究，学术界引入神经网络来进行分支预测。基于Perceptron的分支预测装置使用加权求和的方式利用历史信息，其硬件开销与历史长度呈线性相关，能使用更长的历史，提高了分支预测精度。但是Perceptron分支预测器需要不断地进行学习以适应不断变化的激励，其预测精度在学习期时较低，同时其内部需要实现一个大位宽的加法器，计算延迟大大增加。TAGE分支预测器使用PPM（Prediction by Partial Match）算法，其硬件开销与分支历史呈对数相关，能利用的历史信息更长，进一步提升了分支预测的预测精度。但是TAGE分支预测器需要多个不同历史长度的预测组件，硬件开销增加，实现复杂度大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是怎样在不增加硬件开销的情况下使用更长的历史长度提高分支预测的精度，提出了一种分支预测方法、装置及处理器核。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种分支预测方法，包括以下步骤：

步骤1：在时钟上升沿到来时，对GHR取n种不同长度的位数，将当前指令地址PC值和n种不同长度位数的GHR进行哈希运算生成n个历史信息索引；

步骤2：在时钟下降沿到来时，使用当前指令地址PC值访问基本分支预测部件T0，使用生成的n个历史信息索引分别访问与n种不同长度位数的GHR相对应的历史信息记录表T1-Tn； 所述基本分支预测部件T0由多个两位饱和计数器组成，每个历史信息记录表中的每条记录包括用于与历史信息索引进行匹配的tag属性值、用于提供分支预测方向的pred属性值、用于表示分支预测项是否有效的u属性值以及用于表示分支跳转强度的weight属性值；

当某一历史信息记录表T1-Tn中有与历史信息索引匹配的记录时，且该条记录的u属性值为1时，输出该条记录的weight属性值作为某一历史信息记录表的访问结果；