LIBERDA, D. Návrh a simulace prediktoru větvení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Předkládaná práce se zabývá vývojem prediktoru větvení, který začíná být významnou komponentou využívanou v procesorech. Jeho účelem je predikovat výsledky větví (jako je například konstrukce if-else) ještě předtím, než je jejich výsledek znám. Tím umožňuje procesoru spekulativně vykonávat instrukce a dosahovat vysokého výkonu. Bakalářská práce má celkově 71 stránek včetně příloh. Práce je rozdělena do pěti kapitol. První a druhá kapitola se zabývají základy predikce větvení a obsahují rešerši literatury z této oblasti. Třetí kapitola popisuje testovací metodologii. Čtvrtá a šestá kapitola se věnují modifikacím simulačního frameworku. Pátá kapitola představuje navrhované optimalizace prediktoru KVN. Cílem práce bylo vyvinout prediktor větvení s krátkou kritickou cestou, který by mohl být použit v moderních procesorech. Z práce je patrné, že nejpřesnějším prediktorem v této kategorii je 2bc-gskew EV8 prediktor, který dosahuje přesnosti MPKI 5.250. Základem pro tuto práci byl prediktor KVN, navržený v předchozí práci, jehož MPKI je 5.337. Prediktory větvení byly primárně testovány v simulačním frameworku CBP2016, který byl modifikován a vylepšen pro získání efektivnějších simulací. Je zřejmé, že student je podrobně obeznámen s danou problematikou. Během řešení své bakalářské práce student vše konzultoval a informoval o dosažených výsledcích s dostatečným předstihem. Předložená bakalářská práce odpovídá zadání v plném rozsahu a všechny cíle byly splněny. Na základě těchto faktů hodnotím práci stupněm A/96 bodů.
Student Dominik Liberda vypracoval bakalářskou práci na téma Návrh a simulace prediktoru větvení. Téma práce považuji za velmi aktuální, neboť dynamické prediktory větvení mají nezastupitelnou roli při zvyšování výkonu moderních procesorů, jak student argumentuje už v první kapitole textu práce. Čtenář je následně seznámen s teorií predikce větvení a různými algoritmy, které se v této oblasti používají. Z uvedených prediktorů je pak nejdůležitější KVN prediktor, jehož prvotnímu návrhu se student věnoval ve své předchozí práci, a který je v rámci bakalářské práce nadále optimalizován a blíže analyzován. V praktické části práce student nejprve představuje testovací metodiku pro ověření dosažených výsledků, nástroje zvolené pro optimalizaci parametrů prediktoru KVN a následně dosažené zlepšení predikce získané několika kroky optimalizace. Druhým klíčovým bodem práce je optimalizace testovacích nástrojů, kde se studentovi podařilo několika málo úpravami zdrojových kódu dosáhnout výrazného zrychlení simulací. Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni. Text je psán v anglickém jazyce, s minimem překlepů či chyb a vhodně doplněn obrázky. Student hojně využívá dostupnou literaturu a vhodně ji cituje v textu. Jediné připomínky mám k absenci číslování rovnic, používání zkratek v názvu kapitol a k označení ukázek zdrojových kódů jako obrázky. I přes drobné formální nedostatky považuji práci za velmi zdařilou a navrhuji hodnocení A/98 bodů.
eVSKP id 160213