预测执行和分支预测
只要流水线连续不断地注入指令，则一切顺利。但是当遇到一个条件分支时会发生什么呢？流水线必须在测试结果揭晓前等待，因此，下一条指令只有在当前指令结束时才能开始。欢迎来到80年代，486时代！这被称为流水线阻塞（pipeline stall），会使流水线的优势荡然无存。由于几乎每个程序都存在大量的if-then-else语句，必须找到解决流水线阻塞问题的办法。
制造商找到的解决方法是：预测执行（speculative execution）：与其等待，我们不如通过预测选择执行其中一条分支地指令。假如我们足够幸运，则正好做对了，但是如果没那么幸运，我们就得丢弃刚才推测执行的结果，这样就会遭遇同样的流水线阻塞情形。假设我们随机地选择分支，50%的情况会是正确的，也能极大地提升流水线地吞吐率！
唯一的问题是if语句的分支在可能性上并非等同！在通常情况下，他们甚至是高度不平衡分布的：其中一条是错误处理分支，另一条是正常分支，但是处理器并不知道测试的含义，那么，我们能做些什么呢？解决方案是分支预测：处理器学习代码中的分支能够很好地预测在给定条件下，哪条分支会被执行。
很快问题竟变得如此复杂，不是吗？如果你曾经思考过这些问题，你并不孤单。在不久之前，编程届因幽灵和熔断漏洞的披露而震动，这些漏洞可让攻击者看到未被授权的内存区域的内容。破解的第一步是引诱分支预测器在预测执行时选择错误的分支。当处理器发现不被允许的访问，指令会被暂停执行，但被保护的数据却还在缓存中，可以用一些复杂的技术猜测出来，在此我们不作讨论。这些缺陷对过去十年的处理器优化技术提出了挑战，如果要解决这些缺陷，必然带来相当大的性能损失。
就CPU性能优化而论，我们都对下一代CPU架构如何演化充满好奇，难道不是吗？
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