RUNLTS: Революция в предсказании ветвлений с использованием вложенных больших таблиц и учётом регистровых значений

Мероприятия

Современная архитектура процессоров развивается стремительными темпами, чтобы справляться с возрастающими нагрузками и сложностью вычислительных задач. Одним из ключевых элементов, влияющих на производительность процессоров, является механизм предсказания ветвлений. Ошибки в предсказании приводят к сбросу инструкций и существенным временным потерям, что снижает общую эффективность работы процессора. В условиях многократного увеличения числа инструкций, выполняемых параллельно, а также роста объёма буфера переупорядочивания инструкций, современные процессоры требуют всё более совершенных и точных методов предсказания ветвлений. Именно в этой области появился инновационный подход — RUNLTS, или Register-Value-Aware Predictor Utilizing Nested Large Tables, который представляет собой новую веху в развитии механизмов предсказания ветвлений, соединяя традиционные методы с учётом специфики регистровых значений и улучшенной организацией таблиц истории ветвлений.

Основой RUNLTS послужил уже признанный эффективным предсказатель TAGE-SC-L. В традиционных схемах предсказания ветвлений основное внимание уделяется анализу истории переходов, однако RUNLTS предлагает использовать дополнительно информацию о значениях регистров, тем самым раскрывая гораздо более глубокие корреляции между состоянием процессора и направлением ветвлений. Такой подход позволяет не просто предугадывать результаты на основе прошлых переходов, но учитывать контекст текущих данных, с которыми работает процессор. Инновационная особенность RUNLTS состоит в создании «коротких дайджестов» — уникальных компактных характеристик для каждого регистра, преобразованных таким образом, чтобы эффективно связать их с ветвлениями. Этот механизм погружает предсказатель в более подробную структуру состояния вычислительного процесса, что ведёт к улучшению точности предсказаний даже в условиях сложных программных паттернов.

На практике это достигается через интеграцию упомянутых дайджестов непосредственно в статистический корректор, входящий в состав предсказателя TAGE-SC-L. В итоге система способна лучше улавливать тонкие закономерности и сложные зависимости, которые ранее оставались вне досягаемости классических методов. Еще одной ключевой инновацией стали вложенные большие таблицы. Традиционные предсказатели используют таблицы с геометрически увеличивающимися длинами истории, которая учитывается при предсказании. RUNLTS переосмысливает этот подход, вводя нестандартные наборы длин истории и организацию таблиц в многоуровневую структуру с вложением, позволяющей оптимально использовать доступные апаратные ресурсы.

Такой дизайн обеспечивает лучшее распределение памяти, уменьшает конфликты в таблицах и повышает устойчивость к шуму исторических данных, что актуально для современных высокопараллельных процессоров с большими объёмами буфера переупорядочивания инструкций. Специалисты также уделили особое внимание управлению распределением ресурсов таблиц и контролю выделения записей, что существенно влияет на общую эффективность предсказания. Предсказатель обеспечивает динамическое регулирование аллокации записей в таблицах в зависимости от актуальной полезности информации, что помогает избегать «перезаписывания» эффективных предсказаний и ускоряет адаптацию к меняющимся программным паттернам. Помимо этого, RUNLTS включает и улучшения для обработки специфических ситуаций, таких как внутренние итерации циклов. В частности, применяется улучшенный вариант предсказателя для внутренних итераций циклов, известный как IMLI, который придаёт этим случаям повышенный вес при формировании окончательного предсказания.

Это положительно сказывается на итоговой точности, особенно в сценариях с интенсивным использованием циклических проверок, характерных для многих современных программ. Важное внимание было также уделено интеграции методов, связанных с историей вызовов функций и особенностями обновления предсказателя в конвейере процессора. Использование подходов, основанных на истории стека вызовов, а также адаптивные методы обновления предсказателя согласно этапам конвейера, позволяют еще более точно и своевременно отражать изменения в поведении программы. Результаты тестирования RUNLTS впечатляют. При анализе с использованием современных высококачественных наборов тестовых трасс CBP 2025 предсказатель продемонстрировал значительное снижение показателей ошибок ветвления, таких как BrMisPKI (Branch Misprediction per Kilo Instructions) и CycWpPKI (Cycle Wasted per Kilo Instructions), что свидетельствует об эффективной реализации предложенных идей и технологии.

Влияние RUNLTS на производительность современных процессоров напрямую связано с уменьшением количества неисправных предсказаний ветвлений. Это уменьшает необходимость сброса транзитных инструкций в конвейере, повышает среднюю эффективность исполнения, снижает энергопотребление и улучшает общую отзывчивость системы. Такие преимущества становятся особенно актуальными для процессоров с глубокой конвейеризацией и широкими возможностями одновременного выполнения инструкций. С точки зрения перспектив, RUNLTS открывает новые пути для дальнейшего развития предсказателей ветвлений. Использование регистровых значений в качестве дополнительного источника информации позволяет исследователям создавать ещё более сложные but эффективные модели поведения программ.