一种基于综合历史信息的smt结构分支预测算法

在smt结构中，可以同时从多个线程中取指。当可取指线程个数较少时，分支预测的重要性与在超标量处理器中的相比有增无减，因为smt结构中转移误预测的代价更大了。影响分支预测准确率的关键因素是历史信息的组织方式和更新方式。本文仿真分析了这些因素对分支预测准确率的影响，提出了一种基于综合历史信息的分支预测算法-ihbp，把全局信息和局部信息结合在一起预测转移，解决了smt结构中分支预测信息过时、混乱等问题，使得预测的准确率更具备鲁棒性。仿真结果表明：在8线程结构中，该算法与目前国际普遍采用的gshare算法和pa