Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   10 ,  No.   4 ,  A ugus t   2020 ,   pp.  3476 ~ 34 82   IS S N:  20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v 10 i 4 . pp3476 - 34 82           347 6       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om/i nd ex .ph p/IJ ECE   Hybrid  b ra nch  predicti on  for pipelin ed MIPS  process or       Ali S .   Al - K h alid, S afa a  S .   O mran   Middle   Te chn ica l  Univer si t y ,  Ele ct ri ca l   Eng ine er i ng  Techni c al Co ll eg e, I raq       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Ma y  10 , 201 9   Re vised  N ov 15 ,   2019   Accepte d  Ja n   11 , 2 020     In  the   m oder n  m ic roproc essors   tha t  design ed  with  pipe l i ne  stage s,     the   per form anc e  of  the se  t y pes  of   proc essors   will   be  aff ec t ed  whe n  execut in g   bra nch  instru ct i ons,  bec ause   in  thi s  ca se  the re  will   be  sta ll s  in  the   pip el in e .   In  turn  thi s  c ause s  in  r educing  the   C y c le  Per  Instruc ti o n  (CPI)  of   the   proc essor.  I n  the   c ase   of  e x ec ut ing  a  bra n ch  instruction,   t he  proc essor  nee ds  an  ext r a  c l ocks  to  know  if  tha t  bra n ch  will   happe n  (T ake n)  or  not  (Not  Ta ken)   and  al s o  it   req uire s  calc ul at ing   the   ne w  addr ess  in  t he  ca se  of   the   bra n ch  is  T a ken.   Th e  pre d ic t ion  tha t   the   br an ch  is  T  /  NT   is   a n  important  stage   in  enha n cing  the   proc essor  per form anc e.   In   thi s  rese arc h  m ore   tha n  one   m et hod  of  bra n ch  pre d ic t ion  (h y brid)   is  used   a nd  the   d esigne d   ci r cui t   wil l   choose   diffe r ent  t y pes  of  pre di ct ion  a lg orit m s  depe nding  on  t he  t y p e  of   the   bra n ch.   Som e  o f  the se  m et h ods  were   used  are   stat i c  while   t he  othe r  ar e   d y nami c.   All  c irc uit s  wer e  buil t  pra ct i call y   a nd  exa m ine d  b y   app l y ing   diffe ren t  progr ams   on  the  d esigne d  pr edict or  al gor it h m   t o  compute   the   p erf orm anc e   of  the process or.   Ke yw or d s :   Dynam ic  b ran c h  pr e dicti on   Hybr i d br a nc h pr e dictor   Stat ic  b ra nch predict io n   The hazar ds   Copyright   ©   202 0   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Safaa  S .   Om ran ,    Mi dd le  Tec hnic al  U ni ver sit y ,   Ele ct rical  En gi neer i ng  Tec hn i cal  Colle ge,   Ir a q .   Em a il :  O m ran _s afaa @ym ail.co m       1.   INTROD U CTION   Branc h  pre dictors  now  c onsidere d  on e  of   t he  ba sic   unit s  in  the  m od er n  m ic ro process or s  t hat  use   pip el ine   sta ges   in  t heir  desi gn.  T his  un it   (BP )  m akes  a  pr e di ct ion   f or  the   branc h  i ns tr uctions  that   if  t he  br a nc h  will   be  Take n  or   N ot  Ta ken.  Pr e viously   w hen   pro cess ors   wer e  desig ne d  with out  br a nch   pr e dicti on   un it ,    the  proces sor  r equ i res  m or e  cl ock   cy cl es  by  m aking   a  dela y  in  the  pip el i ne  sta ges  i n  ea ch  com ing   of  br a nc h  instru ct io n  in  order   to  know  if  that  br anc h  is  Taken   or   N ot   Taken   an d  al so   to  cal culat e  the  ta rg et   address  i n  the case  of Ta ke n [1,  2].   In  g e ner al  2 0%   out  of  the  i ns tr uctions  in  a pr ogram   is  br anc h  inst ru ct io ns ; t his  m eans  that  is  in  eve ry  5  inst ru ct io ns  there  is  one   br a nc h  inst r uction  [ 3].  H ence,  pr e dicti ng   t he  beh a vi our  of  the   br a nc h    (which  is   T ake n  or   N ot  Take n)   is  ve ry  im p or ta nt  an d  a ff e ct s  the  pe rfo r m ance  of  the  proces sor.  T he  pen al t y   associat ed  with  m ispred ic te d  br a nc hes  i n  m od ern   pip el i ned  proc esso rs   has  a   great   e ff ect   on  pe rform ance.     The  pe rfor m an ce  pen al ty   is  i ncr ease d  as  th e  pip el ines  de epen   a nd   t he  num ber   of   m ispred ic te d  in struc ti on s   increases .  F or  exam ple,  the  AMD  Athl on  process or  ha s  10  sta ges   in   th e  intege r  pip el i ne  [4 ] ,  w hile  the  In te l  NetB urst  m ic r oar c hitec ture   us e d  in  t he  P entium   4  proc essor  is  hyper - pi pelined   wit h  a  20 - sta ge  br a nc h  pr e dicti on   pe na lt y  [5 ] .   The  r est   of   t his  w or k  will   be   as  f ol lows ;  in  t he  ne xt  sect ion  a  t heoreti cal   rev i ew  f or  so m e  ty pes  of  sta ti c  and  dynam ic   br anc h  pr e dicti on  m eth ods.   T hen  a  sect ion   will   pr esents  th e  des ign e d  br a nc h pr e dicti on circ uit an d  t he follo wi ng s ect ion s  will  pr esents  resu lt s a nd conclu sio ns res pecti vely .       2.   THE ORETI C AL BA CKRO UN   Ther e  a re  tw o  kinds  of  bran ch  predict io n,   on e  cal le d  sta t ic   wh il e   the  ot her   is  dy nam i c,  an d  he re   a brie f  e xp la na ti on   for  s om e t ypes  of   branc h pr e dicti on m eth ods.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Hyb ri d br an c h pre dicti on for  pip el ine d  M IP S proce ssor   ( A li  S . Al - k hali d )   3477   2.1.   St ati c br an c h  predic tio n   If   the  te ch nique  of   th e  us e d  br an ch  pre dicti on   ci rcu it   gi ves  the  sam e  pr e dicti on   f or  al l  t ypes  of  br a nc hes  is  kn own  as  sta ti c  branc h  pre dicti on   [ 6 ,  7 ] .  Wh il e   if  the  pr e dicti on   c ha ng es  with  the  r unni ng   t i m e,   this  is  cal le d  a  dynam ic   br a nch   predict io n.  For  e xam ple   the  proce ssor   i486  us ed  sta ti c  br anc h  pr e dicti on   al gorithm ,  in  wh ic h  at   each  com ing   br a nc h  the  predict io n  is  al ways  N ot  Take n  [ 8 ] .  But   m os t  of   t he  br anch e s   are  ta ken   es pe ci al ly   the  br a nc hes  of  ki nd   Lo op,  w her e  t he  branc h  is  ta ken   for  al l  the  nu m ber   of  the  lo op   excep t t he  la st on e the  br a nc h i s N ot Tak en . A s an  exa m ple  f or  a lo op   of   100  cy cl es, 99  of them  are  ta ken  and   on ly   the  la st  one  is  not  ta ke n.   Hen ce ,  a no t her   te c hn i qu e  of   sta ti c  branc h  pre dicti on   is   us e d  in  Pe ntium   4  pro cess or   w hich  is  Ba ck ward  Take n/F orw ard   No t  Ta ke n  (BTFNT).  Th is  is  do ne   by  countin g  the  va lue  of    the  new   a ddres s  if  it  is  le ss  than  the  curre nt  address  the n  th e  pr edict io n  is  Ba ckw a rd   Ta ke n  an d  if  the  address  is  gr eat er  t han   the  cu rr e nt  ad dress  the n  the  pr edict io n  is  F orwa rd   N ot  Tak en  [ 9 ,  10 ].   The   adv a ntag e  of  us in g  sta ti c  br anc h  predict io n  al gor it h m s  is  that  they   are  ve ry  eas y  to  i m ple m ent  an d  nee ds   sim ple  ha rdwa re  c ircuit   to b e  adde d  t o t he  de sig ned pr ocess or.      2.2.   Dyna mi c  br anch predi c tion   This  ty pe   of   br a nc h  pr e dicti on   te c hniq ue   will   ta ke  t he   ad van ta ge  of   the  a vaila ble   inf or m at ion   thr ough  the  r un  tim e  of   br a nc h  be ha vio r .  T he  m ai n  idea  i n  dy nam ic  br a nch   pr e dicti on  is  to  ta ke  into  account  the  sta te   of  the  bra nch  as   the  ti m e  is   run  w hich  giv es  bette r  pr ed ic ti on  f rom   the  sta ti c  br a nc h   pr e dicti on   [ 11,   12 ].   O ne  of  the  earli est   m et hods   us e d  a s  a  dynam ic  br a nc h  pr e dict ion   i s  the  al gorithm   pr ese nted   by  [13 ]   (als o  known   as  Bi m od al   Pr e dictor ),   wh ic h  is  s ho wn  in  Fig ur e   1.  I n  t his  al gorith m   the  predict io n  con sist s  f r om  ta ble  recordi ng   eac h  pr e vi ou s  predict io n  wh e re  it   was   ta ken   o r  not  ta ken .   It  is  sh own  i n  Figure  1  t hat  the  ci rcu it   of  th e  br a nch   pr e di ct ion   co ns ist s  from   a  gr oup  of   2 m   cou nte rs   wh e re   each  one  of   th e m   reco r ding  the  previ ous  sta te   of   the  br a nc h.   Si nce  th ere  are  2 m   counter s  (en trie s )  the  addres s   of the  br a nc h  i ns tr uction ( PC)  shou l d be  has hed do wn to m  b it s.       S a t u r a t i n g   c o u n t e r I n c r e m e n t   /   D e c r e m e n t B r a n c h   a d d r e s s B r a n c h   o u t c o m e B r a n c h   p r e d i c t i o n M o s t   s i g n i f i c a n t   b i t U p d a t e d   c o u n t e r   v a l u e 2 m   2 - b i t s   c o u n t e r s m /     Figure  1.  A rch i te ct ur e  of   basic  d ynam ic  b ra nc h pr e dictor  al gorithm       The  siz e   of  t he   us e d  c ounte r   in  t his  te ch ni qu e   co ns ist s  of  2 - bits,  wh ic h  is  be st  f ro m   us in g  1 - bit.    The  MSB   of   th e  counter  in dicat es  the  pr edict ion   sta te   wh il e   the  LSB  of   th e  counter  in dicat es  the  past  branch  sta te .  In   t he  ca se  of  inc reasin g  the  num ber   of  co unte r  bits  to  3,  the   im pr ov em ent  in  the  pr e dictor   al gor it h m   is  ver y  sm al l,  so   that  it   is   alw ay s  pr e fers  to  us e  2 - bits  counter  with  le ss  hard war e  from   us ing   a  la rg e r   counter   [ 1,   14 ].   So m e  of   the  research e rs  us e d  the  two - le ve l  pr edict or,  w hich  us e s  a  histo ry  for  the  m os t   br an c h  ou tc om es.  The se  outc om es  are  sto red  in  a  Branc h  History   Re gister  (B HR)  wh ic h  is  a  sh ift  reg ist er   wh e re     the  ou tc om e  f or   eac h  br a nc h  is  sh ifte d  in side  the  sh ift  r egiste r  an d  the   old est   ou tc om e  is   sh ifte d  ou t  an d  discar ded  [ 13,   15,  16 ] .  Fig ure  2  s hows  t he   struct ur e  f or  the  tw o - le vel   br a nc h  pr e dic ti on   al go rithm s  with  global hist or y.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t   2020   :   3476   -   3482   3478   It  is  cl ear  fro m   Figu re  2  th at   le vel  on e  c on sist s  from   t he  ci rc uit  of   t he  Gl ob al   His tory  Re giste r   (GHR)   w hile  le vel  tw o  is  t he   ci rcu it   of  the  t able  w hic h  c on sist s  from   the  s at ur at ed   co unte rs.   This   ta ble  cal le d  the  Patt ern   Hi story  Table  (PHT) .  The  pred ic ti on   in  this  al gorithm   us ing   the  ou tc om e   of   a  4  m os t  recent  br a nc hes  with  2 - bits  from   the  br a nch   a ddres s  to  com po se  a  6 - bit  w hich  is  the  ind e x  to  on e  of   the  64  co unte rs   from   the  PH T.   Also   the re  exis ts  ano the r  ty pe   of   the  tw o - le ve l  pr edict or,  w hich  is  know n  as  the  Local  H ist or y  two - le vel  pr e di ct or   [17 - 19]  s how n  i n  Fi gure  3.       1         0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 . . . . 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 . . . . . 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 P H T P C   =   0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 B H R 0 1 0 1 1 0 1 B r a n c h   p r e d i c t i o n   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 . . . . 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 . . . . 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 P C   =   0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 P H T B H T 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0       1 0   B r a n c h   p r e d i c t i o n     Figure  2. Tw o - le vel predict or   with  global his tory     Figure  3. Tw o - le vel predict or  with local  hist or y       This  m e tho d  i s  done  by  rep l aci ng   the  Bra nc h  Histo ry  Re gister  (BHR )  by  a  set   of   cou nte rs  w hich  known  a s  Bra nch   Histo ry  T able  (B HT).  T he  bra nch   ad dress  is  us e d  to  sel ect   on e  of  the  e nt ries  of  t he  BH T   and   acco rd i ng  to  the  sel ect ed   nu m ber   of   t he se  entries  as  s how n  in  Fig ure  3.   T his  a ddr ess  will   sel ect   on e  of    the  existi ng  en trie s  (BHR)  i n  the  BHT ,  in  wh ic h  it   will   giv e  th e  local   histor y.  The  c on te nts  of  the  chose n  BHR wil l be  c om bin ed  with t he  PC  to  i nd e x t o on e  of t he  c ounters  in  t he PHT.     2.3.   Hy brid  Bra nc h Predicti on   Be cause  the re   are  di ff e ren t   ty pes  of  bra nch e s  exists  i n  the  pro gr am s,  m ay   be  these  ty pes  are   correla te d  wit h  dif fer e nt  ty pe s  of   histor y.  Hen ce  s om e  of   the  branc hes   m ay   b e  is  bet te r  to  us e  the  global   histor y  al go rithm   wh il e  oth e r  branc hes  a re   bette r  to  us e  with  it   the  loc al   histor y  or   a ny  oth e r  al go r it h m   correla te d  wit h  local   histo ry   al go rit hm .  This  diff e ren ce  i n  the  ty pe  of  pr e dicti on   al gorithm s  le ads  so m e  of     the  researc hers   to  us e  a  Hy bri d  Branc h  Pr e dicti o n  ( HBP )  [20 - 25 ] .  On e  of  the  earli est   res earche rs  w ho  us e d  the  HBP  is  [17 ]   wh o  sug gests   wh at   is  cal le d  the  Tourn am ent  Pr edict or   as   sh own  in  Fi gure  4.   It  is  cl ear  fr om  this  fig ure  th at   the  Me ta   pr e di ct or   (M)  c ons ist s  from   a  ta ble  of  2 - bit  co unte rs  w hich   in dex e d  t o  it   by  us in g   the  tw o  lo wer   order  bits  f r om  the  bra nch   a ddress .  Accor din g  to  the   co nte nt  of  these   co unte rs  t he  m ultip le xe r   will   sel ect  the  pr e dictor  P 0   in   the  case  of   the  MSB =0,   and  choosin g  the  pr e dictor  P 1  i n  the   case  of   MSB =1 .   The  Me ta   pr e di ct or   works to   pr e dict f or whi ch  al go rithm  p red ic ti on m et ho d P 0   or P 1   is c orrect.   Wh e n  t he  br a nch  outc om e  is  avail able,  t he   pr e dicto rs  P 0   and  P 1   a re  updated   acco r ding  to   their   resp ect ive   up da te   ru le s.  Wh il e  the  Me ta   pr e dictor  i s  updat ed  acco r ding  to  di ff e ren t  ru le s.  The  2 - bit  co un te rs   will   be  us e d  i n  the   pre dictor s  are  finite   sta te   m achines  ( FSMs),  w he re   the  i nputs  a re   ty pical ly   the  br a nc h  ou tc om e  and   the  pre vious  st at e  of   the  FS M.  For  the  Me ta   pr e dictor ,  th e  inputs  are  C 0 ,  C 1   a nd  the  previo us  FSM stat e,  where C i   is  one if  P i   predict e d  c orrectl y. Ta ble 1 li sts t he  sta te  tran sit io ns .   Wh e n  P 1 ' s  predict ion   was  correct   and   P 0   m iss  pr edict ed,   the  co rr es pondin g  co un t er  in  M  is   increm ented,   sat ur at in g  at   a  m axi m u m   value  of   3.   Wh il e,   wh e n  P 1   m iss   pr edict s  an d  P 0   pr e dicts  correct ly ,   the  co unte r  is  decr em ented,   s at ur at in g  at   zer o.   If   both  pr e di ct or s  a re  c orre ct ,  or   both  m iss  pr e dict ,  the   c ounter  in  M  is  unm od ifie d.   T he  pr e di ct ion   lo okups  on   P 0   an d  P 1   with  the  sta te   f or   M  a re  al l  pe rfor m ed  in  pa rall el .  Wh e n  the  pr e di ct ion   operati ons  f or   t he  three   pr e dictors  a re  done,   t he  Me ta   pr e dictor  is  us ed  to  ch oose  one  of     the  m ulti plexer   li nes  P 0   or  P 1 .   T he  pr oces so r   Com paq   Alpha  21264  [ 26,  27 ]   us ed   the  HBP  al gori thm   as   sh ow n  in  Fi gur e  5.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Hyb ri d br an c h pre dicti on for  pip el ine d  M IP S proce ssor   ( A li  S . Al - k hali d )   3479   P 0 P 1 B r a n c h   a d d r e s s M M e t a - p r e d i c t i o n B r a n c h   p r e d i c t i o n     Figure  4.  The  tour nam ent sele ct ion  m echan is m       Table  1.   T our nam ent  Me ta   predict or up date  ru le s   C 0  (P 0  co rr ect)   C 1  (P 1  co rr ect)   m o d if icatio n  toM   0   0   d o  no th i n g   0   1   satu rating  incre m e n t   1   0   satu rating  decre m e n t   1   1   d o  no th i n g       B r a n c h   a d d r e s s                         B r a n c h   P r e d i c t i o n M g s h a r e P A p   Figure  5.   To ur nam ent  hybr i d for c om paq  alp ha  21264       3.   SY STE M DESIGN  AN D  I MPLEME NT ATIO N   In   t his  resea r ch  the  hybri d  pr e dicti on   m et hod  is  us e d  in  the  de sig n  of  the  us e d  pr ocess or .     The  pr ocess or   is a MIPS ( Mi croprocess or wi tho ut  In te rl oc ked   Pipeli ne d St ages)   pip el in ed  proc esso r w it h  five  pip el ine  sta ge s .  The  desig n  of   this  ty pe  of   pr ocess or   is   a  pa rt  from   the  wo r k  in  the  s ubj ect   adv a nce d  com pu te r  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t   2020   :   3476   -   3482   3480   te chnolo gy  f or  the  MSc  co urse  stu dy.  T his  desig ne d  al gorithm   was  synthesiz ed  usi ng   the  Xili nx   ISE   (Integ rated  Sof tware  E nvir onm ent)  desi gn  s uite  14. 7,   a nd  us in g  th e  Ve rt ex - 4  Kit  with  op e rati ng  f re quenc y  of  50 M Hz.   The  branc h pr e dicti on alg ori thm  is d esi gne d  f or th e MIPS  Proces so r  to be a s fol lows :   -   In   t he  case  of  Un c onditi onal   br a nc h  an d  Ca ll /R et ur n,   a  sta ti c  al go rithm   of   Al ways  Ta ke n  is  use d.  T his  is  because   of  it s s i m ple d esi gn a nd also  for i ts l ess  m iss pr edic ti on   pen al ty .   -   In   cas e  of  the   br a nc h  is  Co nd it io nal,  a  dynam ic   al go rith m   wh ic h  is  t he   Tw o - Le vel  al g ori thm   is  us ed     as sho wn in Fi gure  2 .   -   Finall y  in  the   case  of  br a nc h  of   ty pe  Lo op,  the  predic tor  will   be  dy nam ic   br anc h  pr e dictor   o f  t ype  Bim od al   as s how n  i n  Fi gure  1 .   -   Fo r  the tw o  ty pes  (t wo  le vel  and   bim od al )  of d y nam ic  b ranch pre dicti on  a  1 02 4  2 - bits co un te rs  we re  use d,  wh ic h  is  in  this  case  approxi m at ely  the  eff e ct   of   al ia sing   not  exists.  At  st art  al l  the  2 - bit   counters  will   be  sat ur at ed   (its  va l ue  is  11) .  F or  the  t wo - le vel   pr e dicto r  a  32  Branc h  History   Re gister  is  use d  in  t he  Bra nc h  History  Table.   -   A  sel ect or  is  use d  t o  sel ect   th e  ty pe  of  t he  predict io n  al go r it h m   fr om   the  three   desi gn e d  al gorithm s  P 0 ,  P 1 ,  and P 2  acc ordi ng to Ta ble  2.       Table  2.   Pr e dic ti on   ty pe se le ct ion   Selecto r  o /p   Predicto r   00   P 0   01   P 1   10   P 2       The  Pr e dicti on  Ty pe  Ci rcu it   (P TC)  s how n  in  Fig ur e  6  is  us e d  to  decide   the  ty pe  of   the  pr edict i on   al gorithm   acc ordin g  to   the  ex ecuti ng  bran ch  inst ru ct io n.  Fig ur e  6  s ho ws  the  desi gned  hybr i d  al gorithm .   As  s hown   fro m   Figu re  6,   th e  input  to  the  Pr e dicti on   Ty pe   Ci rcu it   is  bits  0:5   a nd   bits  26 : 31   from   the  br a nc h  address ,  this  gro up   of   bits  known  as  fun ct ion   an d  O p  Cod e  re sp ect ively .  The  P re dicti on   Ty pe  Ci rcu it   exam ines  these  two  set s  of   bit s  and   decides  t he  ty pe  of   br a nch   in str uction,  and   he nce  th e  ou tp ut  de pe nds  on   the ty pe of  the  br a nc h,  t hen th e sele ct or   sel ect s one  of  t he pr edict or s  acc ord ing  t o  Ta ble  2.           Figure  6.  Str uc ture of  the  desi gn e d b ran c h pre dicti on   al gorithm       4.   RESU LT S   In  orde r  to   te s t  the  desi gned   hybri d  branc h  pr e dictor   al gorithm   and   t o  c om par e  it   with  diff e re nt   br a nc h  pre dicti on   al gorithm s,  three  dif fer e nt  pro gr am s  were  wr it te n  a nd  e xecu te d  us in g  the  MIPS   pi pe li ned   process or w it h  the foll owin g  c ases:   -   Wi t hout  us in g  a ny  BP al gor it h m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       Hyb ri d br an c h pre dicti on for  pip el ine d  M IP S proce ssor   ( A li  S . Al - k hali d )   3481   -   U sin g  the  d e s ign e d HBP al gorithm .   -   U sin g  sta ti c  BP h a rdwa re a lgorit hm  that al ways NT .   -   U sin g  the  Bi m od al  d ynam i c BP alg or it hm  w it h 1 024 2 - bi ts co un te r s.     Table  3   s how s  the  dif fer e nt   rec orded  res ults.   It  is   cl ear  f r om   T able  3  that  t he  hy br i d  Bra nc h  Pr e dicti on   al gorithm   giv es  be st  resu lt s  an d  this  is  becau s e  of   us in g  m or e  than  one  al gorithm ,  wh er e  each   al gorithm   is  su it able  for  ce rtai n  ty pes  of   bra nch  instr uctio ns.  Als o  it   is  cl ear  that  us in g  BP  al gorithm   of   a ny  ty pe  (stat ic  or  dynam ic )  giv e s  b et te r res ults than  not  us in g b ran c h pr e dicti on alg ori thm       Table  3.  E xec ut ion  ti m e fo r di ff e ren t B P  alg ori thm s   Prog ra m   Execu tio n   Ti m e     No  Branch   Predictio n   Static Not  Taken   Dy n a m i c   Bi m o d al   Hy b rid BP   Test pro g ra m  1   2 7 3  ns   2 5 0  ns   2 1 8  ns   2 0 2  ns   Test  p rog ra m  2   3 6 6  ns   3 1 4  ns   2 9 7  ns   2 7 2  ns   Test pro g ra m  3   5 0 7  ns   4 7 1  ns   4 3 2  ns   4 1 1  ns       5.   CONCL US I O N   Ther e   are   diff e ren t  kinds   of  branc h  i ns tr uctions,  s o  that,  t he re  is  a   certai n  al gorithm s  we re  s uitable   for  so m e  ty pes  for  bra nch es  wh il e  ot her   ki nd s  of  bra nch e s  are  s uitable   f or   oth e r  ty pes  of   B ran c h  P re dicti on  Algorithm s.  Hen ce,  th ree  dif f eren t  pre dictor s  wer e  use d  in  this  work   in  t he   sa m e  structure  wh ic h  is  kn own  as   a  Hyb rid   Bra nc h  P re dictor.  This  pr e dictor   is  te ste d  by  usi ng   a   de sig ned  32 - bits  pi peline d  MIP S  pro cesso r  us in g  the  Xili nx   ver te x - 4  kit.  Diff e re nt  te st  program s  wer e  wr it te n  t o  te st  the  des ign e d  hy br i d  br a nc h  pr e dictor  al gorithm   with  the  MIPS  proce sso r  a nd  the  resu lt s  c om par ed  with  oth e r   ty pes  of   pr e dicti on   al gorithm s an d i t i s f ou nd that  the  HBP  ga ve t he  be st res ults.       REFERE NCE S   [1]   L.   Henne ss y   an d  D.  Patt erson,   “ Co m pute r  Archi t ec tur e:   A  Quanti t at iv e  Approac h, ”   Cambr idge ,   MA:   Morgan  Kaufmann  Publi shers ,   2019 .   [2]   S.  Mitt a l,   “ A  surve y   of  va lue   pr e dic ti on   techniqu es  for  le v era g in g  val ue   localit y , ”  Concurrenc y  a nd  Computati on :  Pract i ce   and   E x perie nc e ,  vol. 29 ,   no .   21 ,   Sept ember  2017.   [3]   S.  P.  Dand amudi,   “ Fundam ent al s  of  computer   org ani z at ion   and   de sign, ”   Spring er - Ve rlag N ew Y ork ,  2003 .   [4]   Me y e r  D . , "A MD - k7  te chno log y  pr ese nt at ion , "  Micropr oce ss or F oru m ,   Oct ober   1998.   [5]   Hinton,   Glenn,   Dave   S,  Mike  U,  Darre l  B,   Doug K,  Alan  K,  and  Patri c e  R, " T he m ic roa rch i tectur e  of  the   Penti um   4   proc essor,"  Int el  Technol ogy   jour nal   Q1 ,  pp.   1 - 13 ,   2001 .   [6]   D.  C.   Burger   a nd  T.  M.  Aus tin,  “ The  Sim p le  Scalar  tool   se t ,   ver sion   2. 0 , ”   in  ACM   SIGAR CH  Computer  Archi t ec ture   Ne ws ,  vol. 25, no.  3,   pp .   13 - 25 ,   Jan uar y   2002.   [7]   M.  Kam pe,   P.  Stenstrom,  and  M.  Dubois,  “ The   FA B  pre dic tor:   Us ing  Fourier  ana l y s is  to  pre di c t  the   out come  of  condi ti on al   bra nche s,”   in  Proce ed ings  Ei ght h  Inte rnational   Sympo sium  o n  High  Pe rform ance   Compute r   Archi t ec ture ,   C a m bridge ,   MA ,   U SA ,   pp.   223 – 232 ,  2002 .   [8]   Corpora ti on ,   I . ,   “ Embedde d  Intel 486  Proc essor Hardwa re   Refe r en ce   Manu al,”   Intel  Corpor ati on ,  1 997.   [9]   Corpora ti on ,   I . ,   “ Inte l®  Arch it e c tur e  Opt imiza t io n  Refe r ence  Ma nual , ”   In te l   Corpor ati on ,  2003 .   [10]   P. - Y.  Chang,  E .   Hao,   T . - Y.  Y e h,   and  Y .   Pat t,   “ Branc h  class ifica t ion:   a  new  m ec hani sm   for  improving  bra nc h   pre dictor  p erf or m anc e,”  in   MIC RO ,   pp .   22 – 31 ,   1994.     [11]   P. - Y.  Chang,  M.   Eve rs,  and  Y.  N.  Patt.,   "Im proving  bra nch   pre dic ti on   accurac y  b y   r educing  pa t t ern   histor y   ta b l e  int erf ere n ce , "   Proce ed ings  of  th e   1996  Confe renc e  on  Parallel  Archi t ec tures  and  Compilat ion  Tec hnique ,   Bosto n ,   MA ,   US A,  pp.   4 8 - 57,   1996 .   [12]   J.  Bonanno,  A.   Coll ura ,   D.   Lipetz,  U.  M a y er ,   B.   Prask y ,   an d  A.  Sapori to,   “ Tw o  le vel  bul k  pre lo ad  bra n c h  pre diction,”  201 3  IEE E   19th  In te rnational   Sym posium  on  High  Pe rform ance   Computer  Architecture  ( HPCA) ,  Shenzhe n,   pp.   7 1 - 82,   2013 .   [13]   E.   S.  Jam es,   “ A  stud y   of  br an ch  pre di ct ion   st rat eg ie s,  in  25  y e ars  of  th e  interna t iona l  s y m p osia  on   Com pute r   arc hi te c ture  (sel ec t ed  p ape rs), ”   ISCA  '98:  25   y ears  of  th e  int e rnational   sympo sia  on  Comput er  architec tur e   ( sele ct ed   papers) ,   pp.   202 - 215 ,   Augus t  1998.   [14]   M.  Al - Otoom ,   E .   Forbes,   and   E.  Rote nber g ,   “ EX ACT:  Exp li c it   D y nami c - Branc h   Predic ti on   with   Acti ve   Updat es, ”  CF  '10:  Proceed ings o f the   7th A CM  internationa l  con fe renc e  on   Computing  front ie rs ,   pp .   165 - 17 6,   Ma y   2010 .   [15]   A.   F.  Jos eph,   a nd  M.   F.  St efan,  “ Predic t ing  c ondit ional  br anch  direct ions  fro m   pre vious  runs  of  a  progr am, ”   ASP LO S  V:  Pro ce ed ings  of  th e   f if th  in te rnat iona l  conference  on  Archi t ec tural  su pport  for  progr a mm ing  languages  and  operati ng   sy stems,  pp.   85 - 95,   Septe m ber   1992 .   [16]   Y.  Ma,   H.  Gao,   and  H.  Zhou,   “ U sing  inde xing  func ti ons  to  red uc e  conf lict  al i asin g  in  bra nch  pre dic ti on  t abl es , ”  in   IEE E   Tr a nsacti o ns on  Computers ,   vol .   55 ,   no .   8 ,   p p.   1057 - 1061 ,   A ug.   2006 .   [17]   S.McFarl ing,  “ Com bini ng  Branch Predi c tors, ”   W este rn R ese arch  Labor atory ,   250  Univer sit y   Aven ue,   June   1993 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t   2020   :   3476   -   3482   3482   [18]   G.  H.  Loh ,   “ Sim ula ti on  diffe r e nce s  bet wee n  a ca demia  and  in dustr y :  A  bra nc h  pre dic t ion  cas e  stud y , ”  IEEE  Inte rnational   Sy mpos ium  on  Pe rform ance   Analysis  of  Syste ms   and  Soft ware,   2 005.   ISPA SS   20 05 ,   Aus ti n,   TX,   pp.   21 - 31 ,   2005 .   [19]   M.Srila th a,  K.  Artur,   and  G.   Dirk,   “ Bran ch  Predic ti on  Us in g  Sele ct iv e  Bra nch  Inve rsion, ”   1999  Inte rnational   Confe renc e  on  Parall el   Architect ures  and  Co mpilat ion  Techni que s  ( Cat.   No. PR 00 425) ,   Newport  B ea ch ,   CA,  US A,   pp.   48 - 56 ,   1999 .   [20]   Go y al   and  J.  Sin gh,   "Two - le v el   a ll o y ed  br anc h  pr edi c tor  base d  on   gene tic  a lgori th m   for  dee p  pipe l ini ng  proc essor,"   in  Int ernati onal   Journal  of   Mode rn E ducation  an d  Computer  Sc ience ,   vol .   9 ,   no .   5 ,   pp .   27 - 33 ,   Ma y  2017.   [21]   P. - Y .   Chang,   E.   Hao,   and  Y.  N.   Patt ,   “ Alte rn ativ e  implementatio ns of  h y brid  br a nch  pre di ct ors ,”   Proce e d ings o f  t he   28th  Annua l  Int e rnational   S ymposium on  Mic roar chi t ec ture ,   Ann   Arbor,  MI,  US A,  pp .   252 - 257 ,   1 995.   [22]   A.  Baniasadi   an d  A.  Mos hovos,  “ SEP A S:  A  high l y   a cc ur at e   en er g y - e fficie nt   bra n ch  pre d ic to r, ”   Pr oce ed ings  of   the  2004  Inte rnation al  Symposium  o n  Low   Powe r   El ec troni cs  and  D esign  ( IEE E  Cat.   No. 04TH 8758) ,   Newport  Bea ch,  CA,  US A,  pp.   3 8 - 43,   2004 .   [23]   A.  Falc on ,   J.  St ark ,   A.   Ramire z ,   K.  L ai,  and   M.  Val ero ,   “ Prophet/critic  h y br id  bra nch  pr edi c ti o n, ”  Proce ed ings.   31st  Annual Int e rnational   S ymposium on  Comput er  Architecture,  2004 ,   Munch en,  Germ an y ,   pp.   25 0 - 261,   2004 .   [24]   M.  Eve r s,  P. - Y.  Chang,   and  Y.  N.  Patt , “ Us ing  hy brid  br anc h  pre dic tors  to  improve  bra nch  pre d iction  accurac y   i n   the   pr ese nc e  of c onte xt   sw it che s , ”  in   ISCA ,  pp .   3 – 11, 1996   [25]   M.  Eve rs,  “ Im pr oving  bra nch  pre diction  b y   unde rstandi ng  bra nch   beha vior,”  Ph.D.  disserta ti on ,   The   Univer sit y   o f   Michi gan ,   2000 .   [26]   R.   E .   Kess ler,   “ The   Alph a  2126 4  Micropr oc essor,”   in  I EE E   Mi cro ,   vol .   19 ,   no .   2 ,   pp.   24 - 36 ,   Mar c h - April  1999.   [27]   A.  Sezn ec ,   S.  Feli x,   V.  Krish nan,   and  Y .   Sa ze id es ,   “ Design   tra d eof fs  for   t he  Alpha   EV8  condi ti on al  bra n ch   pre dictor, ”  in   IS CA ,   pp .   295 – 306 ,   2002 .       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS       Ali  S .   Al - K halid   was   born  in  B aghda d,   Ira q  in  1958.   He  rec ei v ed  his  BS c  and  MS c  in  el ec trica l  engi ne eri ng  in  1980  and  1983  respe ct iv ely   fr om   the   Univer sit y   of  B aghda d .   He  is  now  a n   assistant   profe ss or  working  at   the   Coll eg e  of  El e ct ri ca l  Engi n ee ring  T ec hn ic a l  Coll eg e,   th e   m iddl e  te chnica l  unive rsit y ,   B aghda d,   Ira q .   His  m ai n  int ere st  is  in  instrumenta ti on  and   m ea surem ent   in   power  li n e. He   i s a lso i n te r este d  in  th e  fi el d   of cr y pt anal y sis .         Safaa  S .   Omr an   was  born   in  Ir aq.   I  gra duated  f rom   Univer sit y   of  Baghda d  in  1978,   a nd  the n  I  got  th e  MS c  fro m   the   sam e  Uni ver sit y   in  1984 .   Now   I  am  worki ng  in  the  Elec tr i ca l   Engi n ee r ing  Coll ege  /   Middle  Techni c al  Univ ersity   as  an   assistant  prof.  M y   intere st  working   re sea rch es   in  th e   fie ld  of  m icrop roc essor  design   for  embedde d   s y stems ,   Im age   proc essing  an d  cr y ptogra ph y   s y stem de sign .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.