ILP 프로세서에서 데이터 값 예측기의 성능 평가

본 논문에서는 ILP(Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hybrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.