一种基于人工神经元网络的条件分支预测算法

• 作者: 张宇 潘国腾 谢伦国
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超标量微处理器 条件分支预测算法 人工神经元网络
• 年，卷（期）: 2005,（z1）
• 所属期刊栏目: 计算机体系结构
• 页码范围: 101-103
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 2380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2005.z1.029

摘要

针对人工神经元网络学习速度较慢的缺点,提出了改进学习算法的基于人工神经元网络的条件分支预测算法.基于SmpleScalar模拟器,用SPEC95基准程序对改进的方案进行了性能评估.模拟测试表明,在学习初期,相比传统人工神经元网络预测算法,改进的分支预测算法能使预测失效率降低1%～2%,而在稳定期,可获得同等的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢伦国	国防科学技术大学计算机学院	17	61	5.0	7.0
2	潘国腾	国防科学技术大学计算机学院	4	26	3.0	4.0
3	张宇	国防科学技术大学计算机学院	6	20	3.0	4.0