论文提出Boomerang架构，通过利用分支预测器无元数据地预填充I-cache和BTB，减少流水线停顿，提高性能。实验表明，Boomerang在减少元数据开销的同时，性能与最新技术相当，降低了BTB相关的流水线刷新，性能提升约27.5%。
Boomerang(回旋镖): a Metadata-Free Architecture for Control Flow Delivery
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摘要：
- 问题：现在服务器的工作负载的具有大量的指令，占用更深的分层软件堆栈，整个堆栈的活动指令工作集很容易到MB，已经容易导致指令cache缺失率增加，从而导致前端停顿增加，另一方面这种大规模的指令工作集中的大量的分支也会使得BTB缺失，而导致流水线刷新。之前的解决方法都需要专用的元数据结构，因此需要大量的额外存储，同时更加复杂
- 论文的目的：希望减少或者不使用之前技术需要的元数据成本，来实现高性能的控制流交付（delivery）
- 论文的工作：
- 解释了基于分支预测器的定向预取有效的原因
- 提出了Boomerang，一种可提供高性能控制流交付的无元数据的结构。通过利用基于分支预测器的定向预取器，发现并且预填充I-cache块和BTB的缺失表项。在这种结构中，识别和填充BTB缺失表项不需要额外的硬件开销
- 实验表明：Boomerang的性能和最新的控制流交付策略基本匹配，同时不需要后者如此多的元数据开销和复杂性
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介绍：
- 降低I-cache和BTB缺失率的方法：硬件预取
- I-cache的预取器主要通过依靠时序，记录和重播长序列指令，来达到降低缺失率，但是为了覆盖更多的指令，这些技术需要非常多的元数据来存储和索引这些记录的序列
- BTB方面，基于空间和时间局部性的预取器通过采用两级的BTB来解决一级BTB太小的问题，但是第二级的BTB仍旧需要超过100KB的存储开销
- 同时解决BTB和I-cache：Confluence技术，由于I-cache块携带着
- 降低I-cache和BTB缺失率的方法：硬件预取
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