Simulation is the most used and efficient method to design new processors. It can reproduce and consider the parameters and variables of a real processor execution. Branch prediction is one of these parameters, being very important in the research and design of newer and better processors. In this way, this paper presents a study on the impact of the branch prediction accuracy in the final performance of superscalar architectures. The results were obtained by simulation, using some of the integer and floating-point benchmarks (ammp, equake, gcc, gzip, mesa, vpr) provided by SPEC2000. Simprevar, a variable accuracy branch prediction simulator based on one of the simulators included in the SimpleScalar Tool Set, was used to simulate different prediction accuracies. Our simulations results leads us to conclude that, in some situations, it is better enlarging the hardware than trying to get better accuracy predictors, achieving very similar results.
Simulação é o método mais usado e eficiente para projeto de novos processadores. Através dela podemos reproduzir e considerar os parâmetros e variáveis de uma arquitetura real, como por exemplo, arquiteturas superescalares. Com este intuito foi desenvolvido o software de gerenciamemo de simulações Extended SimMan. Esta ferramenta é uma interface gráfica para os simuladores do SimpleScalar Tool Set, gerando arquivos de configuração e gerenciando as simulações em diferentes máquinas e extraindo os dados de interesse dos arquivos de resultados e apresentando-os em gráfico e tabela. O Extended SimMan pode utilizar as máquinas de uma rede para executar as simulações, e também os nodos de um cluster, através do software de gerenciamento de clusters CCS. A idéia, afinal, é tomar o processo de simulação o mais simples e transparente possível ao usuário final, mascarando os vários programas envolvidos bem como os formatos dos arquivos utilizados e reduzindo drasticamente o ônus no lançamento de simulações que levam muitas vezes mais de 24 horas de duração.
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