Analytical Models and their Performance Analysis of Superscalar Processors

수퍼스칼라 프로세서의 해석적 모델 및 성능 분석

본 논문에서는 유한버퍼의(finite-buffered) 동기화된(synchronous) 큐잉모델(queueing model)을 이용하여 명령어들간의 병렬성, 분기명령의 빈도수, 분기예측(branch prediction)의 정확도, 캐쉬미스 등의 파라미터들을 고려하여 프로세서의 명령어 실행율을 예측하며 캐쉬의 성능과 파이프라인 성능간의 관계를 분석할 수 있는 새로운 해석적 모델을 제안하였다. 해석적 모델은 모델의 타당성을 검증하기 위해서 시뮬레이션을 수행하여 얻은 결과와 비교하였다. 해석적 모델과 시뮬레이션을 비교한 결과 대부분 10% 오차 내에서 일치하였다. 본 연구를 통하여 얻은 해석적 모델을 사용하면 시뮬레이션에서는 드러나지 않는 성능제약의 원인에 대한 명확한 규명이 가능하기 때문에 성능향상을 위한 설계자료를 얻을 수 있으며, 시스템 성능 밸런스를 위한 캐쉬와 비순차이슈 파이프라인 성능간의 관계에 대한 정확한 분석이 가능하다.Abstract This research presents a novel analytic model to predict the instruction execution rate of superscalar processors using the queuing model with finite-buffer size and synchronous operation mode. The proposed model is also able to analyze the performance relationship between cache and pipeline. The proposed model takes into account various kinds of architectural parameters such as instruction-level parallelism, branch probability, the accuracy of branch prediction, cache miss, and etc.. To prove the correctness of the model, we performed extensive simulations and compared the results with the analytic model. Simulation results showed that the proposed model can estimate the average execution rate accurately within 10% error compared to simulation results. The proposed model can explain the causes of performance bottleneck which cannot be uncovered by the simulation method only. The model is also able to show the effect of the cache miss on the performance of out-of-order issue superscalar processors, which can provide an valuable information in designing a balanced system.