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在计算机体系结构中,动态分支预测是一种关键的技术,用于提高处理器的性能。它预测程序中的分支指令(如if-then-else结构)的结果,以便处理器可以提前执行可能的路径,从而减少因等待分支结果而引起的延迟。动态分支预测与静态分支预测不同,它基于程序的运行时行为进行预测,而不是依赖于指令的编译时信息。 实验“动态分支预测实验1”旨在让学生深入了解动态分支预测技术,并比较不同分支预测策略的性能。实验中使用了名为SimpleScalar的开源指令级模拟器,它包含了sim-bpred模块,专门用于模拟和评估分支预测器。SimpleScalar的版本是3.0,它被用于运行在Linux操作系统上,而在实验环境中,这个过程是在Windows 10上通过VMware Workstation 12 Pro虚拟机中的Ubuntu x64系统来完成的。 实验的具体步骤包括: 1. 进入SimpleScalar的根目录。 2. 使用sim-bpred仿真器运行tests/bin.little目录下的三个测试程序(test-math,test-fmath,test-printf)。这些程序被设计用来测试处理器的分支预测能力。学生需要针对五种不同的分支预测技术进行实验:bimod(双模预测器)、two-level adaptive(两级自适应预测器)、always taken(总是取预测器)、always not taken(总是不取预测器)以及comb(组合预测器)。对于bimod和two-level adaptive这两种预测器,还需要使用两种不同的参数配置进行测试。 实验要求学生分析仿真器输出的分支预测统计参数,例如预测正确率、错误率、未命中率等,然后将这些数据填入表格,并根据结果对比不同预测器的性能优势和劣势。 此外,实验还涉及编写shell脚本来自动化运行Mibench基准测试套件中的automotive系列小型程序(basicmath,bitcount,qsort,susan)。同样,这些程序在每种分支预测技术下都要运行,且对bimod和two-level adaptive预测器应用两种不同的参数设置。实验的输出会被重定向到文件中,便于分析。 通过这个实验,学生不仅能了解到动态分支预测的基本原理,还能实际操作并比较不同预测器在实际应用中的表现。这有助于他们理解预测器如何影响处理器性能,以及如何优化这些技术以提升计算机系统的整体效率。
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