RISC-V 架构如何？

只看该作者 · 2024-12-3 13:44

RISC-V 架构下，有哪些创新的分支预测策略或技术正在研究或已经应用，以及它们相比传统方法的优?和仍需改进的地方。

只看该作者 · 2025-1-2 16:13

在RISC-V架构下，分支预测策略和技术是处理器设计中的关键部分，直接影响处理器的性能和能效

只看该作者 · 2025-1-2 19:50

基于机器学习的分支预测，使用机器学习模型（如神经网络）来预测分支结果。通过历史分支数据训练模型，提高预测准确性

只看该作者 · 2025-1-2 22:29

高预测准确性：机器学习模型能够捕捉复杂的模式，提供比传统方法更高的预测准确性。能够动态调整预测策略，适应不同的程序行为。

只看该作者 · 2025-1-3 08:38

机器学习模型的训练和推理需要额外的计算资源，可能增加功耗。实现机器学习模型需要复杂的硬件支持，增加了设计难度和成本

只看该作者 · 2025-1-3 13:05

使用全局历史记录（Global History Buffer, GHB）来预测分支结果。结合多个分支的历史信息，提高预测准确性。

只看该作者 · 2025-1-3 17:31

其实机器学习通过综合多个分支的历史信息，能够更好地预测复杂分支行为。相比传统方法，硬件开销增加有限

只看该作者 · 2025-1-3 20:45

全局历史记录需要较大的存储空间，可能增加硬件成本。访问全局历史记录可能增加预测延迟

只看该作者 · 2025-1-4 09:26

基于局部历史记录的分支预测，针对每个分支维护独立的历史记录，提高预测准确性。

只看该作者 · 2025-1-4 14:09

一般来说，局部历史记录的分支是针对每个分支的独立历史记录能够更好地捕捉局部模式。相比全局历史记录，硬件开销较低。

只看该作者 · 2025-1-4 18:16

每个分支的历史记录需要独立存储，可能增加硬件成本。对于全局模式的分支行为，局部历史记录可能不够有效