Branch förutsägelse är en teknik som används i dator arkitektur för att förbättra flödet av undervisning utförande genom att gissa resultatet av en gren (som en om-else beslut) innan det är känt säkert. Detta bidrar till att minska förseningar orsakas av att vänta på den faktiska gren beslut, vilket ökar processor effektivitet.
Typer av Branch Prediction
Det finns flera metoder för gren förutsägelse, var och en med olika nivåer av komplexitet och noggrannhet. De vanligaste typerna inkluderar statisk förutsägelse och dynamisk förutsägelse.
Statisk vs. dynamisk förutsägelse
Statisk förutsägelse bygger på fasta regler, till exempel att alltid förutsäga att en gren kommer att tas eller inte tas. Dynamisk förutsägelse använder hårdvaruhistoria för att göra mer informerade gissningar baserade på tidigare beteende av grenar.
Praktisk exempel på dynamisk förutsägelse
Tänk på en 2-bitars mättande disk som används för dynamisk gren förutsägelse. Motsatsen kan ha fyra stater: 00, 01, 10, 11. stater 00 och 01 förutsäga inte "tas", medan 10 och 11 förutsäger "tas". Mottagaren uppdateringar baserade på faktiska grenresultat.
Om disken är 10 och grenen tas, flyttar den till 11. Om grenen inte tas, flyttar den till 01. Detta system hjälper till att förbättra förutsägelse noggrannhet över tiden.
Beräkning av prediction noggrannhet
Prediktionsnoggrannhet kan mätas med procentandelen av korrekta gissningar över totala förutsägelser. Om av 100 grenar, 90 förutspås korrekt, är noggrannheten 90%.
- Korrekta förutsägelser: 90
- Totala förutsägelser: 100
- Noggrannhet = (Correct / Total) × 100 = 90%