【TAGE】分支预测

论文地址：TAGE

1. GEometric history length prediction

预测器有M个不同的预测表 $T_i$，$0\le i<M$. $T_i$ 被分支指令地址和全局分支历史的哈希值寻址（索引）。

寻址每个预测表的分支历史长度 $L_i$ 遵循几何级数：$L(i)={\alpha }^{i-1}\cdot L(1)$. $L_i$ 实际上是整数，即，$L(i)=(int)({\alpha }^{i-1}\cdot L(1)+0.5)$.

寻址不同预测表的分支历史长度不同。

2. The TAGE predictor

TAGE设计源于 PPM-like tag-based 分支预测器。TAGE预测器由基础预测器 $T_0$ 以及一系列 tagged 的预测器 $T_i$ 组成。

论文中 $T_0$ 是双峰分支预测表。$T_i$ 中包括一个3-bit signed counter $ctr$ 提供预测方向， 一个tag，一个2-bit unsigned useful counter $u$.

2.1 prediction computation

预测时，$T_0$ 和 $T_i$ 同时被访问。$T_0$ 提供默认预测，当tag match时，$T_i$ 提供预测。如果匹配到tag，预测由使用最长分支历史的 $T_i$ 提供。如果没有匹配到，就使用 $T_0$ 的默认预测值。

这里给出一些定义和注解。假如 $T_2$ 和 $T_4$ 匹配到了tag，那么我们称 $T_4$ 为 provider component ，$T_2$ 提供了altpred （the alternative prediction）。如果只有 $T_4$ 匹配到tag，$T_0$ 提供 altpred.

2.2 updating the TAGE predictor

2.2.1 更新 useful counter u

当 altpred 和 pred 不同的时候更新 u。当 pred 正确时增加u，错误时减小。

同时，u 也会被周期性 reset，先reset MSB，然后reset LSB。也就是，entry不会无限被标记为useful。

2.2.2 正确预测的更新

provider component 的 pred 位会被更新。

2.2.3 整体预测错误时

1. 更新 provider component $T_i$ 的pred。
2. 如果 $T_i$ 的 $i<M$，那么就在 $T_k$ 上分配一个entry，其中 $i<k<M$。
   令 $T_j,i<j<M$。
   A. 分配的优先级
      \space \space    (1). 如果存在 $u_k=0$，那么 $T_k$ 被分配。
      \space \space    (2). 否则：所有 $T_j$ 的 u 都减1，并且没有新的entry被分配。
   B. 避免ping-phenomenon：如果 $T_j$ 和 $T_k$ 的 u 都是0，且 $j<k$，$T_j$ 有两倍的可能被选中分配。可以用简单的线性反馈寄存器实现。
   C. 被分配entry的初始化： pred 被设置为 weak correct. u 被初始化为0（即 strong not useful）。

2.3 更新策略的原理

更新策略要最小化单一分支指令的扰动。

1. 错误预测时最多一个entry被分配。
2. 分配策略实际上是基于useful counter u 的。只有之前的分配有积极作用，u才为正数。A保证了最近有用的entry不会被分配。A.2的减小u值和周期性reset实际上是一种pseudo least recently useful policy。因为u被初始化为0，B可以避免初始化为0带来的ping-pang效应。

3. 代码

verilog
systemverilog

代码没看，论文没看完，PPM-like和O-GEHL细节还没太清楚原理，留坑待补。