长期负载请求继续限制高性能处理器的性能。为了提高处理器的潜伏能力，建筑师主要依赖两种关键技术：复杂的数据预脱水和较大的芯片固定缓存。在这项工作中，我们表明：1）即使是先进的先进预摘要，也只能预测一半的外芯片负载请求，平均在广泛的工作负载中，而2）由于尺寸的增加，并且片上缓存的复杂性，花片载荷请求的延迟的很大一部分用于访问片上缓存层次结构。这项工作的目的是通过从其关键路径上删除片上缓存访问延迟来加速片外负载请求。为此，我们提出了一种称为爱马仕（Hermes）的新技术，其关键想法是：1）准确预测哪些负载请求可能会偏离芯片，2）猜测预测的芯片外载荷直接从主芯片负载所需的数据内存，同时也同时访问此类负载的高速缓存层次结构。为了启用爱马仕，我们开发了一种新的轻巧，基于智障的外芯片加载预测技术，该技术学会使用多个程序功能（例如，程序计数器的序列）来识别芯片外负载请求。对于每个负载请求，预测器都会观察一组程序功能，以预测负载是否会外芯片。如果预计负载将放置芯片，Hermes一旦生成负载的物理地址，就会直接向内存控制器发出投机请求。如果预测是正确的，则负载最终会错过缓存层次结构，并等待正在进行的投机请求完成，从而将芯片上缓存层次结构访问延迟隐藏在离芯片外负载的关键路径中。我们的评估表明，爱马仕显着提高了最先进的基线的性能。我们开源爱马仕。
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