ロードマップでわかる！当世プロセッサー事情 第387回

Summit Ridgeは冷却性能でクロックが変動　AMD CPUロードマップ  

分岐予測、事前読込などを盛り込んだ
AMD SenseMI Technology

　さて、こうした性能とは別に内部についても若干の追加説明があった。今回、“AMD SenseMI Technology”として紹介されたものは5つの特徴が含まれている。こちらについては補足資料があるので、もう少し細かく紹介したい。

5つの特徴。微妙に関係のないものを無理矢理1つにまとめたという気もしなくはない

　まずNeural Net Predictionだ。「人工知能による分岐予測」というのは少し大げさで、実際はパーセプトロンを利用した分岐予測であることがすでに明らかにされている。

ここからは、AMDが先日アメリカで開催したAMD Tech Summitの資料を元にお届けする。ところでこのスライドは、Neural Net Predictionについてなにも説明していないに等しい

　原理は最近流行しているディープラーニングと同じで、3層以上のネットワークを構築することで効果的に動作する。これは、特に履歴を増やす場合に有効で、通常の分岐予測テーブルに比べて少ないリソースで実現できる利点がある。

　欠点は予測に要するレイテンシーが増えることだ。精度を上げるにはネットワークの層数を増やすのが効果的だが、層数を増やすと処理が重くなり、レイテンシーや消費電力が増える。

　そこで、通常は解くべき問題、今回の場合で言えば分岐予測の精度とのバランスを取ることで層数を決めるのだが、このあたり、どの程度の規模のネットワークなのかは興味がある。

　次がSmart Prefetch。これに関してはあまり詳細な話はないのだが、HotChipsにおけるスライドでも多少言及がある。

Smart Prefetch。プリフェッチの目的はデータアクセスの場所を予測し、事前に読み込むことである

　ここで"Better L1 and L2 data prefetcher"とあるあたりが若干のヒントになる程度か。もともとプリフェッチ自身は、K6以降のAMDのプロセッサーではごく当たり前のように搭載されている。特に初代APUであるLlanoでは、確か全部で10個ほどのプリフェッチユニットが搭載されていたと記憶する。

　この世代は、CPU＋GPUで猛烈なメモリー帯域を必要とし、その一方でメモリー自身が遅くてボトルネックになっていたため、プリフェッチを多用して限界までメモリーアクセスの効率を上げようとしていた。

　しかしこの当時も、この後のKaveriの世代でもプリフェッチそのもののアーキテクチャーはパターン予測、つまりメモリーアクセスが行なわれる順を見て、次にアクセスされるであろうアドレスを予測する方式で実装されていた。

　もう少し賢いコンテキスト予測^(*)については「研究中だがまだ実装していない」という返事をもらった覚えがある。

したがって、断言はできないのだが“Better”というあたりは、複雑なパターンでも解釈できるようにしたか、もしくは部分的にコンテキスト予測を実装したということはありえそうだ。

(*)　データの性質や分岐予測の結果などから、次にアクセスされるであろうアドレスを予測する方式。