M2_SETI/T1/TD/[SETI]T1_TD/Content/TD1.tex
2022-10-30 14:21:09 +01:00

232 lines
No EOL
9.6 KiB
TeX
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

\chapter{Processeurs scalaires, superscalaires et VLIW}
\section{Prédiction de branchement}
Un branchement a le comportement suivant, où N signifie non pris, P signifie pris et P*k indique une suite de k branchements pris.\\
PPNP*kNP*kNP*kNP*kNP*k...
\subsection{Prédiction après phase d'initialisation}
\subsubsection{a)}
Pour un prédicteur 1 bit, à chaque mauvaise prédiction la prochaine prédiction sera inversée ou plutôt on ne change pas la prédiction tant qu'elle est bonne.
- $k=1$
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P P N P N P N P N P \\
Prédicteur &: \color{blue}{X} \color{green}{P} \color{red}{P N P N P N P N}
\end{tabular}
Prédictions bonnes à $\frac{k-1}{(k-1)+2} = 0 \implies 0\%$
- $k=3$
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P P N P P P N P P P N P P P N P P P\\
Prédicteur &: \color{blue}{X} \color{green}{P} \color{red}{P N} \color{green}{P P} \color{red}{P N} \color{green}{P P} \color{red}{P N} \color{green}{P P} \color{red}{P N} \color{green}{P P}
\end{tabular}
Prédiction bonnes à $\frac{k-1}{(k-1)+2} = \frac{1}{2} \implies 50\%$
- $k=5$
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P P N P P P P P N P P P P P N P P P P P N P P P P P\\
Prédicteur &: \color{blue}{X} \color{green}{P} \color{red}{P N} \color{green}{P P P P} \color{red}{P N} \color{green}{P P P P} \color{red}{P N} \color{green}{P P P P} \color{red}{P N} \color{green}{P P P P}
\end{tabular}
Prédiction bonnes à $\frac{k-1}{(k-1)+2} = \frac{4}{6} \implies 66\%$
On a bien la conclusion que plus une boucle est longue et donc une répétition de branchements est importante et plus le prédicteur sera efficace.
\subsubsection{b)}
Pour un prédicteur 2 bits, on passe d'un niveau fort (FX) à faible (fx) lors d'une erreur de prédiction avant de changer la prédiction de branchement. Lorsque la prédiction est bonne en revanche, on passe d'un état faible à un état fort.
FP $\iff$ fp $\iff$ fn $\iff$ FN
- $k=1$
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P ~~~~~P ~~~~N ~~P ~N ~~P ~N ~~P ~N ~P \\
Prédicteur &: \color{blue}{fx} \color{green}{FP|fp} \color{red}{FP} \color{green}{fp} \color{red}{FP} \color{green}{fp} \color{red}{FP} \color{green}{fp} \color{red}{FP} \color{green}{fp}
\end{tabular}
Prédictions bonnes de 50\% à condition de ne pas commencer par FNP.
- $k=3$
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P ~~~~~P ~~~~N ~~P ~P ~~P ~~N ~~P ~~P ~~P ~~N ~~P ~~P ~~P ~~N ~~P ~~P ~P\\
Prédicteur &: \color{blue}{fx} \color{green}{FP|fp} \color{red}{FP} \color{green}{fp FP FP} \color{red}{FP} \color{green}{fp FP FP} \color{red}{FP} \color{green}{fp FP FP} \color{red}{FP} \color{green}{fp FP FP}
\end{tabular}
Prédictions bonnes à 75\%. Si la première prédiction est à FN, on perd seulement la validité de quelques (4) premiers branchements.
- $k=5$
(FX $\longrightarrow$ X, fx $\longrightarrow$ x)
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P ~~~~~P ~~~N P P P P P N P P P P P N P P P P P N P P P P P\\
Prédicteur &: \color{blue}{fx} \color{green}{FP|fp} \color{red}{P} \color{green}{p P P P P} \color{red}{~P} \color{green}{p P P P P} \color{red}{P} \color{green}{p P P P P} \color{red}{~P} \color{green}{p P P P P}
\end{tabular}
Prédiction bonnes à 83\% avec le même problème que pour $k=3$.
On remarque cette fois-ci que le taux de bonne prédiction suit $\frac{k}{(k-1)+2}$.
On devient plus résilient aux boucles imbriquées.
\subsection{Prédicteur un bit et un bit d'historique initialisé à N}
Prédicteur P : si P est une bonne prédiction, le reste de ses prédictions sera à N sinon il sera à P.\\
Prédicteur N : si N est une bonne prédiction, le reste de ses prédictions sera à N sinon à P.
- $k=1$
\begin{tabular}{llllllllllll}
Branchement &: &P &P &N &P &N &P &N &P &N &P \\
Historique &: &\color{blue}X &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}N \\
Prédicteur P &: &\color{blue}X &\color{green}\boxed{P} &\color{red}\boxed{P} &\color{red}N &\color{green}\boxed{N} &\color{red}N &\color{green}\boxed{N} &\color{red}N &\color{green}\boxed{N} &\color{red}N \\
Prédicteur N &: &\color{blue}X &\color{red}N &\color{green}N &\color{red}\boxed{N} &\color{red}P &\color{green}\boxed{P} &\color{red}P &\color{green}\boxed{P} &\color{red}P &\color{green}\boxed{P}
\end{tabular}
Prédictions bonnes à 100\% car le cycle de répétition (période) est de 2 ce qui est la limite d'historique pour un prédicteur 1 bit ($2^1$).
- $k=3$
\begin{tabular}{llllllllllllllllllll}
Branchement &: &P &P &N &P &P &P &N &P &P &P &N &P &P &P &N &P &P &P\\
Historique &: &\color{blue}X &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}P &\color{blue}N &\color{blue}P &\color{blue}P \\
Prédicteur P &: &\color{blue}{X} &\color{green}\boxed{P} &\color{red}\boxed{P} &\color{gray}N &\color{red}\boxed{N} &\color{green}\boxed{P} &\color{red}{\boxed{P}} &\color{gray}N &\color{red}\boxed{N} &\color{green}\boxed{P} &\color{red}{\boxed{P}} &\color{gray}N &\color{red}\boxed{N} &\color{green}\boxed{P} &\color{red}{\boxed{P}} &\color{gray}N &\color{red}\boxed{N} &\color{green}\boxed{P}\\
Prédicteur N &: &\color{blue}{X} &\color{gray}{N} &\color{gray}{N} &\color{red}\boxed{N} &\color{gray}P &\color{gray}P &\color{gray}{P} &\color{green}\boxed{P} &\color{gray}P &\color{gray}P &\color{gray}{P} &\color{green}\boxed{P} &\color{gray}P &\color{gray}P &\color{gray}{P} &\color{green}\boxed{P} &\color{gray}P &\color{gray}P
\end{tabular}
Prédiction bonnes à 50\%
- $k=5$
\begin{tabular}{l l}
Branchement &: P P N P P P P P N P P P P P N P P P P P N P P P P P\\
Historique &: \color{blue}X P P N P P P P P N P P P P P N P P P P P N P P P P \\
Prédicteur P &: \color{blue}{X} \color{green}{P} \color{red}{P} \color{gray}{N} \color{red}{N} \color{green}{P P P} \color{red}{P} \color{gray}{N} \color{red}{N} \color{green}{P P P} \color{red}{P} \color{gray}{N} \color{red}{N} \color{green}{ P P P} \color{red}{P} \color{gray}{N} \color{red}{N} \color{green}{P P P}\\
Prédicteur N &: \color{blue}{X} \color{gray}{N N} \color{green}P \color{gray}{ P P P P P} \color{green}{P} \color{gray}{P P P P P} \color{green}{P} \color{gray}{P P P P P} \color{green}{P} \color{gray}{P P P P}
\end{tabular}
Prédiction bonnes de $\frac{2}{3}$
\section{Processeurs scalaires et superscalaires : exécution de boucles}
\subsection{Version scalaire du processeur et caches parfaits
(aucun cycle dattente mémoire)}
Corps du programme en assembleur :
\begin{minted}[linenos, breaklines, frame = single]{asm}
boucle:
lf f1, (r1) //f1 ← x[i]
lf f2, (r2) //f2 ← y[i]
fmul f1, f1, f0 //f1 ← x[i]*a
NOP*3
fadd f2, f2, f1 //f2 ← y[i]+x[i]*a
NOP*3
sf f2, (r2) //y[i] ← f2
addi r1, r1, 4 //x[i++]
addi r2, r2, 4 //y[i++]
addi r3, r3, -1 //i++
bne r3, boucle //1000 itérations
\end{minted}
On part de la valeur i (r3) = 1000 jusqu'à 0 (while(i>0)) et on incrémente les indices en conséquence.
Avec les 6 NOP, on arrive à 15 cycles/opérations.
On optimise les latences en modifiant les chargements et incrémentation d'indices.
\begin{minted}[linenos, breaklines, frame = single]{asm}
boucle:
lf f1, (r1) //f1 ← x[i]
lf f2, (r2) //f2 ← y[i]
fmul f1, f1, f0 //f1 ← x[i]*a
addi r1, r1, 4 //x[i++]
addi r2, r2, 4 //y[i++]
addi r3, r3, -1 //i--
fadd f2, f2, f1 //f2 ← y[i]+x[i]*a
NOP*3
sf f2, -4(r2) //y[i-1] ← f2
bne r3, boucle //1000 itérations
\end{minted}
On gagne 3 cycles par opération soit 12 cycles/op.
\subsection{Version déroulée}
\begin{minted}[linenos, breaklines, frame = single]{asm}
boucle:
lf f1, (r1) //f1 ← x[i]
lf f3, 4(r1) //f3 ← x[i+1]
lf f5, 8(r1) //f5 ← x[i+2]
lf f7, 12(r1) //f7 ← x[i+3]
lf f2, (r2) //f2 ← y[i]
lf f4, 4(r2) //f4 ← y[i+1]
lf f6, 8(r2) //f6 ← y[i+2]
lf f8, 12(r2) //f8 ← y[i+3]
fmul f1, f1, f0 //f1 ← x[i]*a
fmul f3, f3, f0 //f3 ← x[i+1]*a
fmul f5, f5, f0 //f5 ← x[i+2]*a
fmul f7, f7, f0 //f7 ← x[i+3]*a
fadd f2, f2, f1 //f2 ← y[i]+x[i]*a
fadd f4, f4, f3 //f4 ← y[i+1]+x[i+1]*a
fadd f6, f6, f5 //f6 ← y[i+2]+x[i+2]*a
fadd f8, f8, f7 //f8 ← y[i+3]+x[i+3]*a
addi r1, r1, 16 //x[i++]
addi r2, r2, 16 //x[i++]
addi r3, r3, -4 //i++
sf f2, -12(r2) //y[i-3] ← f2
sf f4, -8(r2) //y[i-2] ← f4
sf f6, -4(r2) //y[i-1] ← f6
sf f8, (r2) //y[i] ← f8
bne r3, boucle //1000 itérations
\end{minted}
On a 24 cycles pour 4 itérations, soit 6 cycles/itération.
\subsection{Superscalaire}
\begin{tabular}{r|c|c|c|c}
&E0 & E1 & FM & FA \\
\hline
1&lf f1,(r1) & & &\\
2&lf f2,(r2) & & & \\
3&addi r1,r1,4& addi r2,r2,4&fmul f1,f1,f0 & \\
4&addi r3,r3,-1&&&\\
5&&&&\\
6&&&&\\
7&& & & fadd f2,f2,f1\\
8&& & & \\
9&&&&\\
10&&&&\\
11& sf f2,-4(r2)&bne r3, boucle & &
\end{tabular}
On ne gagne qu'un cycle avec cette version (11cycles/itération).
\subsection{Superscalaire déroulé}
\begin{tabular}{r|c|c|c|c}
&E0 & E1 & FM & FA \\
\hline
1&lf f1,(r1) & lf f3,4(r1) & &\\
2& lf f5,8(r1)& lf f7,12(r1) & &\\
3& lf f2,(r2)& lf f4,4(r2)& fmul f1,f1,f0&\\
4& lf f6,8(r2)& lf f8,12(r2)& fmul f3,f3,f0&\\
5& addi r1,r1,16& addi r2,r2,16& fmul f5,f5,f0 & \\
6& addi r3,r3,-4& & fmul f5,f5,f0& \\
7&&&& fadd f2,f2,f1\\
8&&&& fadd f4,f4,f3\\
9&&&& fadd f6,f6,f5\\
10&& & & fadd f8,f8,f7\\
11&sf f2,-12(r2) & & & \\
12&sf f4,-8(r2)&&&\\
13&sf f6,-4(r2)&&&\\
14&sf f8, (r2) &bne r3, boucle & &
\end{tabular}
Cette fois-ci, on utilise 14 cycles pour 4 itérations, soit 3,5 cycles/itération.