一种面向解释器的间接转移预测技术

解释器广泛应用于Java虚拟机、JavaScript执行引擎等托管运行环境中.解释器通常使用间接转移指令实现字节码分派.在现代多发射多级流水的微处理器中,间接转移预测失效严重制约解释器的性能.针对解释器提出了一种字节码指针引导的间接转移预测技术,其核心思想是使用解释器特有的字节码指针值区分不同的间接转移场景.该技术使用软硬件协同的方式,解释器中插入专门的引导指令以标记字节码指针,预测器在运行时刻使用字节码指针值预测转移目标地址.实验结果表明,该技术与常用的转移目标缓冲预测器相比,能提升Java解释器的性能达34.7%,能提升JavaScript解释器的性能达8.3%,与专用的硬件间接转移预测器TTC(tagged target cache)相比,也能提升Java解释器的性能达21.9%.

HIP:一种基于提示值索引的间接转移预测技术

随着模块化程序和面向对象语言的发展,间接转移预测已成为影响处理器性能的瓶颈.本文提出了种基于提示值索引的间接转移预测技术(Hint-indexed Indirect-branch Prediction,HIP).该技术将间接转移指令目标地保存在BTB中,每个目标地址使用一个提示值与之对应.HIP技术在进行间接转移预测时,首先使用已有的分支方预测器区分不同的间接转移场景,并获得其中存储的提示值.该提示值与指令地址进行计算,生成一个虚拟地址,用索引存储间接转移目标地址的BTB项.实验表明,该技术可以显著提高性能,而且不需额外的大容量存储结构.与用的基于BTB的结构相比,HIP技术可将基础处理器性能提升20.38%.与已有基于硬件的方法相比,HIP比VPC方性能提高8.66%,并且可以获得与48KB TTC预测器相同的性能提升效果.HIP还可以将处理器能耗平均降14.34%.