<b>Simulating a simple neural network on branch prediction</b> - DOI: 10.4025/actascitechnol.v25i2.2184

Authors

  • Viní­cius Marra Ribas UEM
  • Maurí­cio Fernandes Figueiredo UEM
  • Ronaldo Augusto de Lara Gonçalves UEM

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v25i2.2184

Keywords:

processadores superescalares, previsão de desvios, perceptron

Abstract

This work evaluates the usability of perceptron and its efficiency on branch prediction in superscalar architectures, using two simulators. Firstly, we simulated the use of perceptron on the classification of colored points on the Cartesian plane. The classifier showed that perceptron could be used on branch prediction, because the action of classifying is similar to the action of predicting. Based on this previous analysis, we also simulated the use of perceptron on branch prediction using branch traces automatically generated. The predictor presented satisfactory results. In all cases, we concluded that simulation is a good strategy to measure performance of branch predictor based on perceptron before its implementation in hardware.

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Author Biography

Ronaldo Augusto de Lara Gonçalves, UEM

Possui graduação em Ciência da Computação (bacharelado) pela Universidade Federal de São Carlos (1991), mestrado em Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (1994) e doutorado em Curso de Pós Graduação em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2000). Atualmente é professor Adjunto da Universidade Estadual de Maringá. Leciona na graduação e pós-graduação, comumente as disciplinas de Arquiteturas de Computadores, Sistemas Operacionais e Algoritmos e Estruturas de Dados. Pesquisa principalmente nas áreas de Arquiteturas de Computadores, Clusters de Computadores e Aplicações Paralelas e Distribuí­das, com foco real ou simulado Currí­culo Lattes

Published

2008-04-15

How to Cite

Ribas, V. M., Figueiredo, M. F., & Gonçalves, R. A. de L. (2008). <b>Simulating a simple neural network on branch prediction</b> - DOI: 10.4025/actascitechnol.v25i2.2184. Acta Scientiarum. Technology, 25(2), 153–160. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v25i2.2184

Issue

Section

Computer Science

 

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