La predicción de ramificación en todos los casos que conozco es un proceso estadístico y heurístico simple, basado (si es que existe) en una ventana (pequeña) de éxitos / fracasos pasados asociados con un punto de ramificación particular. El punto clave aquí es la cantidad de datos pasados y la capacidad analítica que el diseñador de chips está dispuesto a dedicar a la función. Teniendo en cuenta la inevitable ley de rendimientos decrecientes.
Tener un aprendizaje automático adecuado y complejo requiere mucho almacenamiento de datos y procesamiento muscular. A menos que la implementación de dichos recursos (y, por lo tanto, hacer una CPU mucho más grande con un área de matriz sustancial dedicada a la predicción de ramificaciones) confiera una ventaja lo suficientemente grande, no tiene sentido de ingeniería ni siquiera intentarlo. Esa “propiedad inmobiliaria” se puede usar mejor como una memoria caché de instrucciones / datos más grande, más “núcleos”, un motor especulativo más complejo (uno que va en ambos sentidos y descarta la “ruta no tomada”), etc.
Tenga en cuenta que antes de comprometer un diseño de CPU con silicio, se realizan simulaciones extensas con cargas reales y se analizan para determinar qué es lo mejor para agregar y qué es lo mejor para dejar de lado. Hasta ahora, siempre ha sido mejor omitir la predicción de ramas complejas o incluso basadas en ML y dejar las clásicas estadísticas / heurísticas (con heurísticas mejoradas). Además, se ha encontrado que las formas limitadas de ejecución especulativa son útiles.
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