Реализация предиктора ветки персептрона в C

Question

Я читал газету http://www.cs.utexas.edu/~lin/papers/hpca01.pdf, посвященную прогнозированию динамических ветвлений с помощью персептронов. Мне было интересно, как реализовать предиктор ветвления персептрона в C, если ему дан список из 1000 адресов ПК (адресов слов) и 1000 номеров фактических результатов ветвления, которые записаны в линии трассировки. По сути, я хочу использовать эти следы для измерения точности различных предикторов. Результаты ветвления из файла трассировки должны использоваться для обучения ваших предикторов. Какие-либо предложения?

Answer 1

Я думаю, что это довольно просто. Разделы 3.2 и 3.3 - это все, что вам действительно нужно понять.

В разделе 3.2 говорится, что выходной percepatron представляет собой сумму прошлых историй, умноженную на их коэффициенты выстаивания:

#define SIZE_N 62 //or whatever see section 5.3
float history[n] = {0}; //Put branch history here, -1 not taken, 1 taken.
float weight[n] = {0};  //storage for weights

float percepatron(void )
{
    int i;
    float y=0;
    for (i=0;i<SIZE_N;i++) { y+= weight[i] * history[i];}
    return y;
}

Затем в 3.3 весовые коэффициенты берутся из обучения, которое просто обучает каждого прошедшего при сравнении результатов прошлого:

void train(float result, float y, float theta) //passed result of last branch (-1 not taken, 1 taken), and perceptron value
{
    int i;
    if ((y<0) != (result<0)) || (abs(y) < theta))
    {
     for (i=0;i<SIZE_N;i++;) {
          weight[i] = weight[i] + result*history[i];
       }
    }
}

Итак, все, что осталось, это тэта, о которой они говорят вам:

float theta = (1.93 * SIZE_N) + 14;

Так что использование это:

y = percepatron();
//make prediction:
if (y < 0) predict_not_taken();
else predict_taken();
//get actual result
result = get_actual_branch_taken_result();//must return -1 not taken, 1 taken
//train for future predictions
train(y,result,theta);

//Then you need to shift everything down....
for (i=1;i<SIZE_N;i++)
{
  history[i] = history[i-1];
  //weight[i] = history[i-1]; //toggle this and see what happens :-)
}
history[0] = 1; //weighting - see section 3.2