分支预测器是现代超标量多核处理器的重要组成部件,提高分支预测器的预测准确率能减少错误预测惩罚所带来的延迟从而增加流水线的吞吐率。即便是较小的分支预测准率的提升,在巨大的指令基数下,也能为微处理器带来巨大的性能提升。而现代先进的分支预测器都是基于大量的分支预测历史信息来进行预测的,在多核体系结构下,线程从一个核迁移到另一个核,新的核中分支预测历史信息存在缺失或不匹配的情况。这使得迁移后的分支预测器命中率大大下降,降低了处理器性能。本论文基于多核处理器环境下,以线程迁移为契机,对分支预测历史信息进行核间的迁移,为新核上的分支预测器提供分支预测信息,以提高分支预测器在预热训练阶段的命中率。测试实验利用分支预测大赛的模拟环境模拟分支预测信息迁移,并对迁移后的命中率进行统计分析,并针对不同的硬件条件,给出了不同的迁移策略;对不同的迁移策略进行评价以找出不同条件下最优的迁移策略。具体工作及创新点如下:1.在多核环境下,针对目前学术圈最前沿的TAGE分支预测器,在线程迁移时进行了分支预测历史信息的迁移,提高了线程迁移后在新核心上的分支预测命中率。对迁移可能造成的影响参数进行了理论分析,并设计了模拟实验的对这些参数进行了测试和评价。2.在分支预测信息迁移过程中存在历史信息以及子RAM中的数据可能会被更新等问题,针对这些问题,本文提出了一些迁移策略来解决数据不一致问题,设计了评价实验并对各个迁移策略进行了模拟实验测试及分析。在本文中,通过大量理论分析和模拟实验得出结论,当线程迁移到一个闲置的核时,分支预测的准确度可以通过迁移分支预测历史信息来提高。并且,在文中提出了几个迁移策略用于充分发挥分支信息迁移带来的性能提升,尝试解决迁移过程中造成的数据不一致的问题。实验结果显示,与不迁移分支预测信息的实验基准相比,分支预测迁移平均可以减少新核上43.46%的MPKI值。