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Applying Perceptrons to Speculation in Computer Architecture
Michael Black (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Modern microprocessors make use of speculation, or predictions about future program behavior, to optimize the execution of programs. Perceptrons are simple neural networks that can be highly useful in speculation for their ability to examine larger quantities of available data than more commonly used approaches, and identify which data lead to accurate results. This work first studies how… perceptrons can be made to predict accurately when they directly replace the traditional pattern table predictor. Different training methods, perceptron topologies, and interference reduction strategies are evaluated. Perceptrons are then applied to two speculative applications: data value prediction and dataflow critical path prediction. Several novel perceptron-based prediction strategies are proposed for each application that can take advantage of a wider scope of past data in making predictions than previous predictors could. These predictors are evaluated against local table-based approaches on a custom cycle-accurate processor simulator, and are shown on average to have both superior accuracy and higher instruction-per-cycle performance. This work is addressed to computer architects and computer engineering researchers. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
06.10.2007
Sprache
Englisch
EAN
9783836425964
Herausgeber
VDM Verlag Dr. Müller
Sonderedition
Nein
Autor
Michael Black
Seitenanzahl
256
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Neural Networks in Future Microprocessors
Schlagwörter
microprocessors, computer, perceptrons, value prediction, networks, branch prediction
Höhe
240 mm
Breite
17 cm
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