现代CPU如何实现高效的分支预测机制？
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本文共计5649个文字，预计阅读时间需要23分钟。
朋友们可以关注我的公众号，获取最新动态：或关注我的知乎账号：https://www.zhihu.com/people/zhangyachen。探讨CPU分支预测的准确性，论文《Simultaneous Subordinate Microthreading》
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人们一直追求CPU分支预测的准确率，论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据，如果分支预测的准确率是100%，大多数应用的IPC会提高2倍左右。
为了比较不同分支预测算法的准确率，有个专门的比赛：Championship Branch Prediction(CPB)。CPB-5的冠军是TAGE-SC-L，在TAGE-SC-L Branch Predictors Again中有详细描述：
但是分支预测准确率高意味着更复杂的算法，占用更多的硅片面积和更多的功耗，同时还会影响CPU的周期时间。更不幸的是，不同程序呈现不同的特性，很难找到一种放之四海而皆准的分支预测算法。一种算法可能对一类程序有很高的准确率，但是对另一类程序的效果却不尽然。
另外现代计算机都是Superscalar架构，取指阶段会同时取出多条指令(fetch group)，这需要对取出的指令全部进行分支预测。而且这种情况下的misprediction penalty是M * N，预测失败的无用功更多。
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人们一直追求CPU分支预测的准确率，论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据，如果分支预测的准确率是100%，大多数应用的IPC会提高2倍左右。
为了比较不同分支预测算法的准确率，有个专门的比赛：Championship Branch Prediction(CPB)。CPB-5的冠军是TAGE-SC-L，在TAGE-SC-L Branch Predictors Again中有详细描述：
但是分支预测准确率高意味着更复杂的算法，占用更多的硅片面积和更多的功耗，同时还会影响CPU的周期时间。更不幸的是，不同程序呈现不同的特性，很难找到一种放之四海而皆准的分支预测算法。一种算法可能对一类程序有很高的准确率，但是对另一类程序的效果却不尽然。
另外现代计算机都是Superscalar架构，取指阶段会同时取出多条指令(fetch group)，这需要对取出的指令全部进行分支预测。而且这种情况下的misprediction penalty是M * N，预测失败的无用功更多。