Branch-prediksjon er en teknikk som brukes i dataarkitektur for å forbedre strømmen av instruksjonsutførelse ved å gjette utfallet av en gren (for eksempel en if-ele-beslutning) før den er kjent sikkert. Dette bidrar til å redusere forsinkelser forårsaket av å vente på den faktiske grenbeslutningen, og dermed øke prosessoreffektiviteten.

Typer av bransjeprognoser

Det er flere metoder for grenprediksjon, hver med ulike nivå av kompleksitet og nøyaktighet. De vanligste typene inkluderer statisk prediksjon og dynamisk prediksjon.

Statisk vs. Dynamisk prediksjon

Statisk forutsigelse er avhengig av faste regler, som alltid å forutsi at en gren vil bli tatt eller ikke tatt. Dynamisk forutsigelse bruker maskinvarehistorie for å gjøre mer informerte gjetninger basert på tidligere oppførsel av grener.

Praktisk eksempel på dynamisk prediksjon

Tenk på en 2-bits mette teller som brukes til dynamisk grensprediksjon. Disken kan ha fire tilstander: 00, 01, 10, 11. States 00 og 01 forutsi 'ikke tatt', mens 10 og 11 forutsi 'taket'. Diskoppdateringene basert på faktiske grenresultater.

Hvis disken er på 10 og grenen tas, beveger den seg til 11. Hvis grenen ikke tas, beveger den seg til 01. Dette systemet bidrar til å forbedre forutsigelsesnøyaktighet over tid.

Beregne presisjon nøyaktighet

Prediksjonsnøyaktighet kan måles med prosentandelen av riktige gjetninger over totale forutsigelser. For eksempel, hvis ut av 100 grener, 90 er forutsagt riktig, er nøyaktigheten 90%.

  • Korrekte spådommer: 90
  • Totalt spådommer: 100
  • Nøyaktighet = (Korrekt / Totalt) × 100 = 90%