超标量处理器设计——第八章_发射

参考《超标量处理器》姚永斌著

文章目录

  • 超标量处理器设计——第八章_发射
    • 8.1 简述
      • 8.1.1 集中式 VS. 分布式
      • 8.1.2 数据捕捉 VS. 非数据捕捉
      • 8.1.3 压缩 VS. 非压缩
    • 8.2 发射过程的流水线
      • 8.2.1 非数据捕捉结构的流水线
      • 8.2.2 数据捕捉结构的流水线
    • 8.3 分配
    • 8.4 仲裁
      • 8.4.1 1-of-M的仲裁电路
      • 8.4.2 N-of-M的仲裁电路
    • 8.5 唤醒
      • 8.5.1 单周期指令唤醒
      • 8.5.2 多周期指令的唤醒
      • 8.5.3 推测唤醒
        • 1. Issue Queue Based Replay
          • Non-Selective Replay
          • Load-Vector
          • Load Position Vector(LPV)
          • 基于IQ进行replay方法的缺陷
        • 2. Replay Queue Based Replay

8.1 简述

  • 发射：将符合条件的指令从发射队列（Issue Queue)中选出来，送到FU中执行的过程。
  • 重命名阶段的指令被写到ROB的同时，也会写到Issue Queue中
  • 发射队列也称为保留站（Reservation Sation, RS）

上图中的发射阶段涉及的硬件有：

  1. 发射队列（Issue queue)
  2. 分配电路（Allocation)
  3. 选择电路（Select）也叫仲裁（Arbiter）电路
  4. 唤醒电路（Wake-up）
    后面会对这些电路一一进行介绍。

另外，发射阶段有很多实现方式，主要分为：

  1. 集中式（Centralized）和分布式（Distributed）
  2. 压缩式（Compressing）和非压缩式（Non-compressing）
  3. 数据捕捉式（Data-capture）和非数据捕捉式（Non-data-capture）

8.1.1 集中式 VS. 分布式

  • 集中式：所有FU公用一个发射队列（Centralized Issue Queue, CIQ）

    • 优势：容量大，利用效率高
    • 劣势：选择和唤醒电路会变得复杂
  • 分布式：每个FU都有一个单独的发射队列（Distributed Issue Queue, DIQ）
    • 优势：容量小，选择电路简单（每个FU对应一个选择电路即可）
    • 劣势：
      • 指令分布较为分散，唤醒电路需要较多布线资源；
      • 效率低，会有“木桶效应”，只要一个队列满，就不能写入新指令，需要将发射之前的流水线都暂停。

   实际现代处理器会结合上述两个方法，有些FU公用一个发射队列。其他用各自的发射队列。

8.1.2 数据捕捉 VS. 非数据捕捉

  • 数据捕捉式：在流水线发射阶段之前读取寄存器。

    • 寄存器重命名后的指令先读PRF,将读出值与指令一起写入IQ。

    • 如果有寄存器的值还没计算出来，那就写入寄存器编号，供唤醒使用。且会标记为Non-available。

    • 发射队列中存储指令操作数的地方是payload RAM:

    • payload RAM存储了指令的源操作数，当指令从IQ中被仲裁电路选中（grant），就会去payload RAM里取源操作数送到FU执行。

    • 当指令被select时，会将自己的目的寄存器编号广播给IQ中的其他指令，有相等的话会在payload RAM中相应位置做标记，表示这些指令的源操作数会用到该指令的目的寄存器值。

    • 当目的寄存器的值经过FU计算出来，就会经过bypass网络来更新payload RAM中做了标记的位置。

    • 这种方式像是payload RAM在捕捉FU计算的结果，所以称为数据捕捉（data-capture)。注意从payload RAM中读取数据时指令还没离开发射队列。

    • 工作流程:

  • 非数据捕捉式：在发射阶段之后读取物理寄存器。

    • 重命名后的指令不读物理寄存器堆，而是直接将源寄存器编号一起送入IQ。

    • 工作流程：

    • 因为发射时才会读物理寄存器堆，所以寄存器堆的读端口个数是issue width*2, 一般会比较大, 相较于在发射阶段之前读取寄存器来说,这种方式读端口会更多

对比:

  1. 数据捕捉式需要的寄存器读端口较少,但是要在IQ中存储操作数,所以IQ面积会大些.
  2. 数据捕捉式的源操作数要经历两读一写, 需要从寄存器内读出来,写到IQ的payload RAM, 之后再从IQ读到FU, 因此功耗会大.
  3. 非数据捕捉式需要的寄存器读端口多,但IQ不用存操作数,所以IQ面积小,速度也快些, 且源操作数只要读一次,功耗也会低一些.

应用:

  • 两种方式与寄存器重命名的实现方式直接相关.
  • 如果用ROB进行寄存器重命名, 一般都会用数据捕捉式, 因为此时指令退休时会将结果从ROB搬运到ARF, 用数据捕捉方法不用关心目的寄存器位置的变化,因为指令结果会存到payload RAM中
  • 用非数据捕捉式需要关注指令结果的位置变化.

8.1.3 压缩 VS. 非压缩

  • 压缩式(Compressing Issue Queue)

    • 给个图自行体会一下:

    • 简单来说就是发射出去的指令空出来的位置会被后面的质量补上

    • 一种电路实现结构如下, 这种结构只能实现靠在一起的指令发生的压缩:

    • 压缩的IQ选择电路比较简单

    • 选择电路一般会从IQ中准备好的指令选择一条最旧的指令发射,称为oldest first方法.

    • 压缩式的IQ天然地按照最新->最旧的顺序排列,因此只需要用优先级编码器就可以实现选择电路, 结构如下:

    • 优点:

      • 分配(Allocation)电路简单, 因为空闲空间总是处于上面,所以只需要用发射队列的写指针指向地一个空闲地址即可
      • 选择电路简单, 上文已经提到了

    • 缺点:

      • 费面积, 当一次发射多条指令, 且发射的指令不靠在一起, 需要复杂的布线和MUX逻辑.
      • 功耗大, 因为每个周期都要移动IQ的内容来进行压缩, 移动的项很多.

  • 非压缩式(Non-Compressiong Issue Queue)

    • 发射出指令后IQ中其他指令不移动,也就是不进行压缩

    • 与压缩式的区别:

    • IQ中的指令不再有最新到最旧的顺序, 因为发射出指令后的空档可能被新指令填满, 此时从下到上就没有顺序关联了.

    • 虽然也能让选择电路仍然按照从下到上取指令,但是因为没有oldest first, 所以对RAW相关性的指令就不能最大限度地释放.

    • 优点:

        1. 功耗小,面积小

    • 缺点:

        1. 要实现oldest-first需要更复杂的电路,延时更大.
        1. 分配电路比较复杂,需要扫描所有空闲空间

8.2 发射过程的流水线

8.2.1 非数据捕捉结构的流水线

   进入到IQ中的指令要被FU执行，必须满足：

  1. 这条指令所有的源操作数都准备好了
  2. 能够从发射队列被选中（需要经过仲裁电路允许）
  3. 需要能够从寄存器、payload RAM或旁路网络中获得源操作数
    下面是一条指令从旁路网络获得源操作数的示意图：

  • 上图的方法实际上在上世纪六七十年代就提出了，名字叫tomasulo算法。

  • 但是这种方法效率不高，实际上具有RAW相关性的指令可以这样做：

  • 更接近显示的是下面的示意图：

  • 仲裁（Select）负责从发射队列中找出一条合适的指令。

  • 唤醒（Wake-up）负责将发射队列中相关寄存器置为准备好的状态。

  • 为了使RAW相关的指令背靠背执行，需要保持仲裁和唤醒在一个周期内做完

  • 仲裁和唤醒电路相对比较复杂，一个周期做完会对频率有影响。如果将两步分两拍做，虽然能提升性能，但是会影响IPC:

  • 上图中假设原始频率为1GHz, 每周期可执行两条指令，则IPC=2

  • 当仲裁和唤醒拆分后，指令之间就不能背靠背执行，假设使IPC下降了15%，变成了2*0.85=1.7, 但是频率变为2GHz, 每秒指令数提升到.3.4G， 提升了85%

  • 但是实际上拆分后延时不能均分，所以达不到2GHz， 可能就1.5GHz，这样速度提升就变为了27.5%

  • 此外还会引入一些负面影响：

    1. 分支预测失败的惩罚加大
    2. cache访问周期数增加（因为周期变小了）
    3. 增加一级流水线，功耗增大

  • 当FU需要多周期才能算完时，需要将唤醒延迟：

8.2.2 数据捕捉结构的流水线

  • 与非数据捕捉型最大的区别是发射队列中采用了payload RAM存储所有指令的源操作数。而不需要读寄存器堆。
  • 指令在被仲裁电路选中之后，同周期也会堆发射队列的其他指令进行唤醒；同时还会读取payload RAM; 两个操作是并行的
  • 不一定所有指令都要从payload RAM读取操作数，也可以从旁路网络读取。
  • 该流水线payload RAM在同一个周期既要被读又要被写，延时是比较大的，可以让他单独占一级流水线

8.3 分配

  • 对于非压缩的发射队列，空闲的空间是没有规律的

  • 分配电路需要从IQ中找出4条（4-way处理器）空闲的表项写入重命名后的指令

  • 如下图所示，分配电路需要根据IQ的free bit位选择4个空位：

  • 一次性处理所有的free bit对发射电路来说是较大的负担，可以采用分治的方法：

  • 上面的分治方法弊端也很明显，如果某一组没有空闲位，可能会出现一条指令阻碍其他指令写入IQ

8.4 仲裁

8.4.1 1-of-M的仲裁电路

  • 仲裁电路的一个主要工作就是落实oldest-first的仲裁效果。先执行旧的指令可以唤醒更多指令

  • 对于非压缩的IQ, 由于指令在IQ中的年龄不一定跟位置直接相关，所以不能根据位置来选择。

  • 在ROB中保留了指令的顺序，因此可以使用每条指令在ROB中的位置作为该指令的年龄信息。但是由于ROB是一个FIFO，其读写指针地址会翻转，所以不能简单地根据地址来判断：

    • 需要在ROB地址再加上一位，称为“位置位”

    • 可以发现：

      1. 位置位相同时，ROB地址越小，指令越旧
      2. 位置位不同时，ROB地址越大，指令越旧

  • ROB中的年龄值需要写入IQ中，供仲裁电路使用，找出年龄最旧的指令。例如下面就是一个1-8的仲裁电路，采用二分的方式实现：

  • 实际IQ中会存在没有准备好的指令，仲裁时需要加以屏蔽，可以为IQ的表项增加一个ready位，当两者ready位均为1时，才会比较选择年龄值小（对应最旧的）；两个ready均为0时，会将输出级的ready置0；有一个ready为0时，选另外一个输出。

    • 找到年龄最小的指令时，最好将该指令在IQ中的地址也跟随着送出：

8.4.2 N-of-M的仲裁电路

  • 近似的N-M仲裁电路：

  • 每个FU都有一个1-M仲裁器，IQ中的表项根据所属的指令类型选择送到那个FU的1-M仲裁器中。

  • 这种方式的限制是,如果要实现5-M仲裁,但是只有4个FU时,最多只能实现4-M仲裁

    • 例如下面的这种情况: IQ每次可以发射2条ALU指令, 如果只有一个ALU和1-4仲裁器,没法实现2发射,所以增加一个ALU. 并增加一个ALU分配位, 每次进IQ的指令都会带上这个分配位, 且分配位每周期都会翻转,从而实现轮换使用两个ALU的目的. 但是轮换的方式也有问题:

    • 左图: ADD和SUB同一周期来, 分配状态=0,被送入第一个ALU；AND XOR下一周期来,状态=1, 送入第二个ALU. 经过select后, 可能ADD和AND最终被发射,但是实际上并没有满足严格的oldest-first, 因为SUB比AND跟旧

    • 右图: 如果某次解码出3条ALU指令,同周期进入IQ, 那么他们都属于ALU0, 同时准备好, 此时ALU1就被闲置了.

8.5 唤醒

8.5.1 单周期指令唤醒

  • 唤醒是指被仲裁电路选中的指令将其目的寄存器编号和IQ中所有源寄存器编号进行比较,并将结果想等的源寄存器进行标记的过程(标记为ready)

  • 唤醒电路如下:

  • VAlL/R: 指令中是否有第一/二个源寄存器

  • RdyL/R: 指令中第一/二个源寄存器是否已经被唤醒

  • Issued: 指令被仲裁电路选中后,可能不会马上离开IQ, 用该位进行标记, 这样后续他将不会再向仲裁电路发出请求信号.

  • 一条指令的源操作数都ready后,才会向仲裁器发出req, 仲裁器仲裁后给出结果grant. 上图中4个grant信号实际只会有一个有效.

  • Grant只要有效, 该指令就被标记为issued

  • 被issued的指令会将自己的dest寄存器地址广播到tag bus上,用来唤醒其他指令的src

8.5.2 多周期指令的唤醒

  • 单周期的唤醒中, 一条被仲裁器选中的指令能在本周期对IQ中其他源寄存器进行唤醒,前提是这条指令在一个周期内能被FU执行完.
  • 当指令无法在单周期执行完, 需要将唤醒过程进行延迟
  • 唤醒实际分两个步骤:
    1. 将被选中指令的目的寄存器编号送到总线
    2. 将总线上的值和发射队列所有源寄存器编号进行比较
  • 两个步骤都可以延迟,衍生出两种方法:
    1. 延迟广播: 如果仲裁电路选中的指令执行周期大于1, 则在当前周期, 并不将该指令的目的寄存器编号送到总线, 而是根据执行周期数N, 延迟N-1个周期后送到总线.

      • 问题: 如果两条指令共用一个FU, 可能一条经过延迟唤醒后与下一条竞争总线:

      • 可以记录FU中执行指令所需的周期数, 后续仲裁电路选中时, 如果发现表格中之前记录的指令会跟当前指令冲突, 则本次仲裁不选中该指令. 等下个周期再次仲裁

    2. 延迟唤醒: 延迟N-1拍将ready置1

      • 可以在ready状态位之前加入控制电路控制延迟的周期数,下面是一种实现方式:

      • 其中:

        1. freed: 表示表项是否空闲, 当一条指令写入时,表项就不空闲了, 而当指令被仲裁电路选中时, 并确定没有问题, 可以离开发射队列,此时就可以变为空闲
        2. SrcL._M: 寄存器编号比较结果相等时, 该位会置1. 当仲裁电路给出响应信号, 清零. 他是移位寄存器SrcL_SHIFT的时能
        3. SrcL_SHIFT: 移位寄存器, 当寄存器编号想等时, 会将对应的Delay写到移位寄存器中, 然后在SrcL._M的控制下每周期算数右移一位, 其最低位等效为ready位
        4. ROBID: 该指令在ROB中的位置,也就是年龄信息

8.5.3 推测唤醒

  • DELAY值并不都是固定的:

    1. Load指令: 周期数取决于D-Cache是否命中:

    2. 某些特殊情况, 允许FU结果提前得到(early out). 例如被乘数位数比较小时, 乘法结果可以提前得到

  • 一种办法是等到指令执行完毕的到数据时, 才将目的寄存器编号送到总线上唤醒其他指令:

  • 上图可以进行改进, 因为Cache是否命中是可以提前知道的, 所以可以将wake提前:

  • 更为激进的方式是: 假设DCache总是命中, 也就是推测唤醒(speculative wake-up):

    • 如果L1-Cache缺失:

    • 还需进行状态恢复, 将被load误唤醒的寄存器置为非ready, 如果一些指令离开了IQ,还需要将他们从流水线中抹除,重新放回IQ

  • Independent WIndow(IW) 和Speculative Window(SW):

    • IW是load指令被仲裁器选中到执行间隔的时间. 在这个时间内可以放入一些跟本条load无关的指令.

    • SW是指load指令开始执行到它发现自身是否会DCache命中/缺失的周期数. 在该窗口可以放入一些跟load无关或相关的指令

  • 当发现D-Cache缺失时, 和load指令有相关性的指令需要重新被放回发射队列等待唤醒, 就需要这些指令重新在发射队列中变为not ready的状态, 并重新向仲裁电路发出申请, 这个过程称为replay.

1. Issue Queue Based Replay

  • 这种方式中, 指令被选中之后不会马上离开IQ, 而是将issued置为1.

  • issued =1的指令不会再向仲裁电路发出请求

  • 当该指令需要replay时, 会将issued清除.

  • D-Cache缺失, 交叠结构D-Cache的bank冲突, store/load指令的违例, load/load的违例都可能引发replay

  • 在完全乱序机中, 只有指令退休时指令才能离开IQ, 在顺序或部分乱序机中, SW中的指令才可能被replay

  • 由于大部分指令都不会replay, 但是他们却仍然占着毛坑, 是及浪费了IQ的容量, 会降低性能

Non-Selective Replay
  • 将load指令之后被仲裁电路选中的指令都重新放回发射队列
  • 简单,但无差别地选择浪费了性能:

    • 上图中,Data阶段LD指令发现D-Cache miss, 此时需要把图中所有指令都抹掉

    • 但是实际上, 只有OR和SUB指令真的跟LD有相关性, 应该replay, 其他指令不应该被replay

    • 改良: IW窗口中的指令, 肯定跟本LD无关, 不需要被replay, 也就是途中的MUL和NOR

Load-Vector
  • replay时需要找出跟LD存在相关性的指令, 怎么找? 一种方法是Load-Vector:

      • 每个物理寄存器都有一个load-vector, 对于非load指令, 如果它有目的寄存器, 那么目的寄存器的向量值=两个源寄存器的向量相或
      • 向量的宽度跟流水线深度相同
      • 对于load指令的向量值, 除了来自于源寄存器, 还会占用向量的一个新位
      • 实现方式是一个表格, 表项个数为物理寄存器个数, 指令在寄存器重命名后会访问该表, 或的源寄存器的向量, 并更新目的寄存器向量
      • 当发现一条load产生了D-Cache miss, 就可以根据该load在向量值中对应的位来找到跟他相关的寄存器, 将他们置为not ready
      • 流水线不深时, 这种方法是可以的, 但是流水线很深时, 向量值的宽度也会增加, 会导致更大的硬件资源消耗, 也会增大IQ的延迟
Load Position Vector(LPV)
  • load-vector消耗的资源较多，LPV则试图借助延迟唤醒的操作，找到与load指令相关的指令。
  • load指令使用一个5位的值，表示该load指令处于流水线的哪个位置（select，RF, Cal Addr, TLB/Tag, Data）, 该值称为Load Position Vector (LPV)
    1. 每当一条load被仲裁电路选中， 会将他的LPV置为10000， 表示这条指令处于Select阶段。之后会将load放到总线上唤醒与IQ中所有源寄存器比较，如果结果相等，该源寄存器会获得该LPV
    2. 每个周期，IQ中所有源寄存器的移位寄存器会因为延迟唤醒而右移，同样，该寄存器捕获的LPV也会右移一位， 来追踪load在流水线中的状态。
    3. 为了检查间接相关性，每条指令在唤醒其他指令时，会将LPV传递给其他指令的源寄存器
    4. load指令的LPV也会不断右移，这样当load运行到data阶段发现D-Cache缺失， 就去IQ中寻找LPV最低位是1的所有源寄存器，这些寄存器就是与load存在直接或间接相关性的，需要置为not ready
  • 下面几张图展示了LPV传递这一过程：
  • LPV的位数不会随流水线中指令个数增多而显著增大，而是只跟load执行的流水线级数有关。会比load-vector资源少些，速度快些
  • 如果每周期可以处理两条load指令，那么需要设置两个LPV值，分别记录两条load的位置。但是D-Cache的端口不会很多，所以每周期可执行的load不会很多

小结：

  • Non-selective Replay实际是在load发现D-cache缺失时，将SW窗口中的指令从流水线中抹除，
  • Selective Replay则结合LPV等方法选择性地将有关联的指令抹除
  • 之后这些指令重新放回IQ，等待重新唤醒。
基于IQ进行replay方法的缺陷
  • 基于IQ进行replay的方法中，很多指令在被仲裁电路选中后不能马上离开IQ, 会降低发射队列实际可用的容量，使得处理器无法最大限度寻找并行性

2. Replay Queue Based Replay

  • 为了提高IQ的利用率， 这种方法中，指令被仲裁电路选中后，会马上离开发射队列，但不会消失，而是进入另一个部件Replay Queue(RQ)

  • 当一条指令被验证执行正确，例如退休时，才能离开RQ

  • 如果load发现D-Cache缺失，除了将相关指令从流水线抹除， 还要将这些指令在RQ中再次唤醒，并向仲裁电路发出请求，他们相比IQ中的指令有更高的优先级。

  • 一般从流水线Select到Execute需要的周期越多，replay的指令也越多。对于数据捕捉结构的IQ，S-E时间短，所以可以用基于IQ的replay方法；而对于非数据捕捉结构，S-E时间会长一些，基于IQ的replay会造成IQ实际容量变小，所以可以配合使用基于RQ的replay方法。

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