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As aplicações estão mais complexas, exigindo um processamento mais agressivo, tal como aquele obtido com as atuais arquiteturas SMT. Para avaliar o desempenho destas arquiteturas, ainda na fase de projeto, a ferramenta SS_SMT tem sido usada satisfatoriamente. Entretanto, como nestas arquiteturas as estruturas e os circuitos são maiores do que aqueles existentes nas arquiteturas superescalares convencionais, espera-se que o consumo de potência também seja maior. Nesse sentido, maiores estudos se fazem necessários para avaliar esta questão. Neste trabalho, a ferramenta SS_SMT foi adaptada para permitir a análise de consumo eficiente de potência, dando origem a nova ferramenta PowerSMT, a qual tem como base as plataformas SimpleScalar e CACTI. PowerSMT foi exaustivamente experimentada na análise da cache de instruções, estações de reserva e unidades funcionais. Os resultados sobre benchmarks do SPEC mostraram que a ferramenta é de fundamental importância na análise do consumo de potência em arquiteturas SMT.

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This work evaluates the usability of perceptron and its efficiency on branch prediction in superscalar architectures, using two simulators. Firstly, we simulated the use of perceptron on the classification of colored points on the Cartesian plane. The classifier showed that perceptron could be used on branch prediction, because the action of classifying is similar to the action of predicting. Based on this previous analysis, we also simulated the use of perceptron on branch prediction using branch traces automatically generated. The predictor presented satisfactory results. In all cases, we concluded that simulation is a good strategy to measure performance of branch predictor based on perceptron before its implementation in hardware.RESUMO. Simulando uma rede neural simples na previsão de desvios. Este trabalho avalia a usabilidade do perceptron e sua eficiência na previsão de desvios em arquiteturas superescalares, usando dois simuladores. Primeiro, nós simulamos o uso do perceptron na classificação de pontos coloridos sobre o plano Cartesiano. O classificador mostrou que o perceptron poderia ser usado na previsão de desvios pois a ação de classificar é similar a ação de prever. Com base nesta análise prévia, nós também simulamos o uso do perceptron na previsão de desvios usando traços de desvios gerados automaticamente. O previsor apresentou resultados satisfatórios. Em todos os casos, nós concluímos que a simulação é uma boa estratégia para medir o desempenho de previsores de desvios baseados no perceptron, antes de sua implementação em hardware.Palavras-chave: processadores superescalares, previsão de desvios, perceptron.