[發明專利]支持所學習的分支預測器

在審

• 申請號: 201810265445.0
• 申請日: 2018-03-28
• 公開（公告）號: CN108804141A
• 公開（公告）日: 2018-11-13
• 發明（設計）人: G·凱斯金;S·J·塔沙;G·N·什雅;T-H·林;P·H·王;H·王
• 申請（專利權）人: 英特爾公司
• 主分類號: G06F9/38
• 分類號: G06F9/38;G06N3/04
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 何焜;黃嵩泉

1.一種處理設備，包括：

分支預測器電路，用于：

獲得與應用相關聯的分支歷史，所述分支歷史包括對與所述應用相關聯的分支指令的多個引用以及執行每個分支指令的結果；

使用所述分支歷史來訓練神經網絡以產生所述分支指令的每個分支的加權值；

基于所述加權值標識所述分支指令的特征，每個特征用于標識關于相關分支中的至少一個分支的結果的預測信息，所述相關分支具有對應結果；

基于所述特征確定特征向量，所述特征向量包括多個數據字段，其中每個數據字段標識所述相關分支的對應特征相對于所述分支歷史的出現；以及

使用所述特征向量產生數據模型以用于確定與所述相關分支相關聯的預測結果。

2.如權利要求1所述的處理設備，其特征在于，為了標識所述特征，所述分支預測電路進一步用于確定所述特征中的至少一個的所述加權值是否滿足與所述相關分支相關聯的最小加權閾值。

3.如權利要求1所述的處理設備，其特征在于，每個數據字段進一步引用所述對應特征在所述分支歷史中的出現的位置。

4.如權利要求1所述的處理設備，其特征在于，每個數據字段進一步標識所述對應特征在所述分支歷史中的出現的次數。

5.如權利要求1所述的處理設備，其特征在于，每個數據字段標識所述對應特征在所述分支歷史中還是不在所述分支歷史中。

6.如權利要求1所述的處理設備，其特征在于，進一步包括存儲器設備，用于將所述數據模型實現為決策樹結構，所述決策樹結構包括分支節點和葉節點，其中每個分支節點對應于所述相關分支中的至少一個，并且每個葉節點對應于所述相關分支的結果。

7.如權利要求6所述的處理設備，其特征在于，每個葉節點包括置信度分數，所述置信度分數指示是否采取對應相關分支的可能性。

8.一種方法，包括：

由處理設備獲得與應用相關聯的分支歷史，所述分支歷史包括對與所述應用相關聯的分支指令的多個引用以及執行每個分支指令的結果；

使用所述分支歷史來訓練神經網絡以產生所述分支指令的每個分支的加權值；

由所述處理設備基于所述加權值標識所述分支指令的特征，每個特征用于標識關于相關分支中的至少一個分支的結果的預測信息，所述相關分支具有對應結果；

由所述處理設備基于所述特征確定特征向量，所述特征向量包括多個數據字段，其中每個數據字段標識所述相關分支的對應特征相對于所述分支歷史的出現；以及

使用所述特征向量產生數據模型以用于確定與所述相關分支相關聯的預測結果。

9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，所述標識的步驟包括：確定所述特征中的至少一個的所述加權值是否滿足與所述相關分支相關聯的最小加權閾值。

10.如權利要求8所述的方法，其特征在于，每個數據字段進一步引用所述對應特征在所述分支歷史中的出現的位置。

11.如權利要求8所述的方法，其特征在于，每個數據字段進一步標識所述對應特征在所述分支歷史中的出現的次數。

12.如權利要求8所述的方法，其特征在于，每個數據字段標識所述對應特征在所述分支歷史中還是不在所述分支歷史中。

13.如權利要求8所述的方法，其特征在于，進一步包括將所述數據模型實現為決策樹結構，所述決策樹結構包括分支節點和葉節點，其中每個分支節點對應于所述相關分支中的至少一個，并且每個葉節點對應于所述相關分支的結果。

14.如權利要求13所述的方法，其特征在于，每個葉節點包括置信度分數，所述置信度分數指示是否采取對應相關分支的可能性。