阐述在CPU分支预测器对间接跳转进行预测时，大量的预测失效往往是由少数指令造成的。传统的分支预测器难以对这些指令进行有效预测。探讨BranchNet预测器，提出了基于CNN的间接跳转指令分支预测器。该预测器使用特定的分支路径数据进行训练，从而能针对单一的低准确率指令的进行优化，降低预测失效率。实验结果显示，基于CNN的预测器使预测失效率平均降低了10.2%，预测器准确度有明显提升。
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