2020 第一周工作总结：TAGE分支预测器算法
TAGE分支预测是综合O-GEHL分支预测和PPM-like分支预测所设计的分支预测算法。
O-GEHL(Optimized GEometric History Length) branch prediction:
是在第一届CBP提出的算法，并且取得了最佳实践奖(best practice award)，64Kbits的O-GEHL预测器准确率比其他在第一届CBP提出的预测器更高或相等。特别的，比在这一届CBP提出的其他唯一完备的预测器------PPM-like预测器更出色。
采用M个table, 各个表是通过PC和不同的历史（或路径）长度哈希索引的signed counter。预测结果由各个表预测结果通过加法树给出。
历史长度关系：
加法：
阈值：， 初始值为M
最终预测结果由 跟
的关系，以及一些其他参数综合给出
对于阈值，有adaptative threshold fitting算法进行调整
对于历史长度，有dynamic history length fitting算法进行调整
例如M = 8, 历史长度会算11项，即T8,T9,T10备用
根据T7的path aliasing程度选择T2,T4,T6采用长历史长度还是短历史长度
混淆程度高则采用短历史长度，低就用高历史长度
由于TAGE已经不涉及到加法树以及O-GEHL的更新策略，我并没有详细阅读论文其他部分。
该部分参考自论文：
A. Seznec. Analysis of the o-gehl branch predictor. In Proceedings of the 32nd Annual International Symposium on Computer Architecture,June 2005.
PPM branch prediction:
PPM-like在第一届CBP取得了第五名的成绩。
PPM设计起初是用于数据压缩，之后才用于分支预测。
最左边的是一个bimodal predictor，记作bank 0。有4K项，是由PC的低12位索引的。每一项包含一个3bit的饱和计数器和一个1bit的m(代表meta-predictor)。所以该部分占用4K * (3+1) = 16K bits。
4个其他的bank是由PC和一些全局历史bits索引的：bank 1,2,3,4分别由10，20，40，80最近全局历史长度索引。每个bank有1K项，每一项由3bit饱和计数器ctr，8bit的tag，和1bit的u(useful entry)组成。即占用4 * 1K * (3+8+1) = 48K bits。
所以图示预测器占用64Kbits的空间。
在获取预测时，五个bank同时运行，找到各个bank中的对应项，对于bank0之外的bank，取对应项的tag跟当前branch pc与当前bank所采用的历史长度哈希出的8bit进行对比，相同则算命中，当前bank预测taken。最终的prediction 采用命中的bank中最高历史长度的预测结果，若都未命中，则采用bank0的预测结果。
更新策略：
当指令执行完毕，我们将会获取到预测来自bank X，以及预测结果是否正确。
更新3-bit counter: 只更新bank X中命中的那一项的ctr，预测正确+1，预测错误-1，边界则不变（饱和计数器）
分配新项：
若预测正确则不必分配新项。
预测错误取bank X+1 到 bank 4的对应项的u bit， 替换其中u=0的项，若无，从中任意选取一项替换。
填充规则：tag填充该bank哈希出的8bit tag；u填充0；ctr填充100或011，选择规则如下：
读取bank0对应项的m，
若为1，看bank X预测结果是taken还是not taken，taken填充100，not taken填充011。
若为0，看bank 0预测结果是taken还是not taken，taken填充100，not taken填充011。
更新u和m: 只更新bank X的对应项的u和bank 0的对应项的m。预测结果正确则都置为1，错误则都置为0。
论文参考自：
P. Michaud, A ppm-like, tag-based predictor. Journal of Instruction Level Parallelism(http://www.jilp.org/vo17), April 2005
TAGE(TAgged GEometric history length branch prediction:
TAGE分支预测器直接源于PPM-like基于tag的分支预测器。由base predictor T0，和一序列（partially）tagged predictor components Ti组成，tagged predictor components Ti所采用索引历史长度是不同的，成几何长度关系，例如。
base predictor T0就是简单的PC索引的2-bit饱和计数器。
tagged predictor components Ti 由3 bit的signed ctr，tag，以及2bit的unsigned useful counter u组成。
预测计算方法跟PPM-like相似，若tag命中则取其中历史长度最长的component的预测结果，若未命中，则取base predictor的预测结果。
一些有用的概念：
provider component: tag命中则取其中历史长度最长的conponent，若无，即base predictor。
alternate component: 次一级tag命中的component，若无，即base predictor。
更新策略：
更新useful counter u:
if provider pred != altpred, 更新provider component中对应项的u（即预测正确+1，预测错误-1，在边界则不变）
此外，周期性重置所有的u，先重置高位，再重置低位。文中周期为256K branch。
预测正确时：更新provider component的ctr
预测错误时：
1. 更新provider component的ctr
2. 分配新项（至多分配一项）：
若provider component 为 Ti,
读T(i+1)至T(M-1)的对应项的u，若有u = 0，替换其中最低历史长度的entry。若无，这些u = u -1。
填充的ctr为weak correct, u为0。
论文参考自：
A case for (partially) TAgged GEometric history length branch preddiction
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