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微处理器性能分析模型的建立和研究

马可  
【摘要】: 随着集成电路工艺的不断发展和应用的日益多样化,微处理器结构设计工作的复杂度也越来越高。如何利用有限的设计时间和资源来高效地分析处理器性能是每个设计者都要面临的问题。现有的基于结构级模拟器进行性能分析的方法所需时间过长且无法直接反映影响处理器性能的瓶颈。为获得高性能或资源有效的设计方案,处理器设计者需要在大量不同的处理器配置下运行多种工作负载,并在评估的过程中权衡各方面的设计因素。这一过程周期长且成本和复杂度都很高。 针对超标量微处理器的结构特点,本文首先提出了适用于微基准程序的处理器简单分析模型。这一模型基于理想上限公式,与微基准程序Godson-Microbench相结合,能够更加有效地分析微处理器的流水线效率,发现性能瓶颈。 为了评估大数据集的基准程序,本文进一步提出了微处理器的性能分析模型MAMO(Microprocessor Analytical MOdel)。这一模型主要包括指令窗口模型,功能部件受限模型,分支误预测事件模型,指令和数据Cache失效模型。MAMO使用以上模型计算出微处理器各个部件对程序CPI(Cycles Per Instruction)的贡献,并进而估算出处理器实际能够达到的性能。 在MAMO中,指令窗口模型用于对处理器的乱序发射部分建模,这一模型可以根据动态相关指令距离的统计信息快速计算处理器的理想性能;功能部件受限模型根据平均指令延迟使用泊松分布为指令执行部分建模,可用于计算功能部件延迟和数目对处理器IPC(Instructions Per Cycle)的影响;延迟更新的分支预测器模型可以更加准确的计算分支误预测率;Cache模型可用于统计指令和数据Cache的失效率;使用指令窗口模型计算出的IW特性曲线可用于分析各种失效事件的开销。本文使用基准模拟器对比校验了MAMO模型,对于SPEC CPU 2000定点程序CPI估算的平均误差约为8.53%。 本文使用MAMO分析了龙芯2号处理器的性能瓶颈,并与Sim-Godson模拟器做了进一步的校验。这一模型还可用于探索微处理器的设计空间,分析指令级并行性的变化趋势,各种队列的有效长度以及功能部件的合理设置。 最后,本文使用基于理想上限的处理器模型分析比较了龙芯2号和Alpha21264处理器,并依此提出了功能部件动态反馈式分配策略等结构改进措施,使得微基准程序在龙芯2号上的平均性能提高了13.8%,SPEC程序集的IPC提高了28.8%。作为基于详细模拟的处理器性能分析方法的补充,微处理器性能分析模型能够更加有效地分析处理器性能瓶颈,探索设计空间,也将在龙芯处理器的结构优化工作中发挥重要作用。


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