GPU平台上的SimpleScalar并行模拟实现与分支预测

"基于GPU平台的SimpleScalar并行模拟实现" 本文主要探讨了在GPU平台上实现SimpleScalar模拟器的并行化策略，以提升多核微处理器模拟的效率。SimpleScalar是一款开源的超标量处理器模拟器，常用于微体系结构研究和性能分析。随着CPU平台的多核技术发展，传统基于CPU的模拟方法逐渐受限于硬件并行度，因此转向GPU平台寻求解决方案。 文章指出，使用NVIDIA的GPU平台，通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型，可以有效利用GPU的强大并行计算能力。特别是针对SimpleScalar中的分支预测部件，作者实现了并行多线程模拟执行，以优化模拟性能。实验结果表明，这种方法对于在GPU上执行大规模并行任务，尤其是非规则性的应用，具有可行性，这为未来在GPU上实现多核或众核微处理器的并行模拟提供了新的思路。 关键词涉及SimpleScalar模拟器、GPU、CUDA和分支预测，显示出研究的核心内容。文章提到了GPU在科学计算和并行应用领域的广泛应用，尤其是在规则性计算任务中展现出的显著性能提升。然而，对于非规则性应用的加速研究相对较少。随着多核处理器的普及，软件模拟工具如SESC和M-Sim等变得越来越重要，但它们在应对日益复杂的并行计算需求时可能力有未逮。 作者团队由三位来自内蒙古大学计算机学院的学者组成，他们分别专注于处理器微体系结构、计算机体系结构和嵌入式系统等领域。研究得到了内蒙古自然科学基金和内蒙古大学博士启动基金的支持。 总结来说，这篇论文贡献了一种将并行模拟技术应用于GPU的新方法，以解决CPU模拟多核处理器面临的局限性，特别关注了分支预测这一关键组件的并行化，对于提升整体模拟效率具有重要意义。这项工作不仅有助于理解多核处理器的行为，还为GPU在高性能计算和模拟领域的应用开拓了新的可能性。