为什么branch prediction和cache是硬件体系结构中两大研究主题？
摘要：
本文主要通过简单的量化计算的例子，来说明为什么硬件体系结构研究中branch prediction和cache是两大
研究的主题。
基本概念介绍：
描述案例之前，我们简单的介绍几个概念：
1. CPI：cycle-per-instruction，即每条指令需要的时钟周期数，对于理想的处理器，我们认为一条指令就需要一个
时钟周期，也即CPI=1.0;
2. IPC：instruction-per-cycle，即每个时钟可以执行多少条指令，即CPI的倒数；
3. 假设理想的CPI=1.0，但是实际处理器中，处理器会因为branch跳转，数据load，以及cache访问等造成停顿，
这些操作会导致额外的CPI；
4. 数据load造成停顿原因：处理器需要的数据不能马上访问到；
branch跳转的停顿原因：因为发生跳转，前期取进来的指令无用；
cache访问的停顿：访问cache有延迟；
量化计算案例：
根据基本概念的介绍，并且假设理想处理器的CPI=1.0，那么实际的CPI可以表示如下：
CPI = 1.0 + CPI[load] + CPI[branch] + CPI[cache]；
我们现在缺的就是上述的如何计算上述公式的右边几个参数，下面是进一步的信息：
假设15%的指令是load，另外20%的指令跟在load后面暂停1cycle，因为需要load的结果，所有的指令和loads都命中cache。
假设20%的指令是跳转指令，其中60%实施跳转，另外40%没有实施跳转；
如果跳转没有实施，跳转代价为2cycle；如果跳转发生了，那么代价就是3cycles
（这里让人疑惑的一点是：跳转没有发生所导致的跳转代价的来源）
按照上述给定的参数，我们可以大致计算出每个部分导致的增加的CPI：
CPI[load] = 0.15*0.2*1.0 = 0.03
CPI[branch] = 0.2*0.6*3+0.2*0.4*2 = 0.52
最终得到的CPI=1.55，对应的IPC=0.65；
再考虑cache访问延迟的话，假设cache命中率为95%，缺失代价为20个cycles，
那么 CPI[cache] = (1-0.95)*20 = 1.0;
此时的CPI为2.55，对应的IPC = 0.39;
从上述各个部分的CPI而言，再综合amdal‘s law，我们知道对branch和cache进行优化，
获得性能提升也就很大，这就解释为什么体系结构中branch prediction和cache的研究占据那么
重要的地位。
结论：
虽然上述的具体数据不一定正确，但是从这个例子也可以看出，简单地量化对于大方向的把握
还是有指导作用的。
参考：
Jean-Loup Baer, Microprocessor Architecture From simple pipelines to chip multiprocessors, University of Washington, Seattle.
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