CPU 为什么要做分支预测而不是把两个分支都准备好?
打个比方，你想去逛街，去市中心还是去郊区？这是一个需要你做决定的地方。CPU 就像一个非常非常忙碌的家伙，它需要同时处理成千上万的事情，而且每件事都要争分夺秒。
在你真正做出决定之前，如果有人问你“市中心有什么好玩的？”，你可能会下意识地想一想，脑子里闪过市中心的电影院、商场、餐厅。如果接着问“郊区有什么好玩的？”，你可能又会想到郊区的公园、湖泊、农家乐。
CPU 呢，它面临的情况和这有点类似，但更急迫。它在执行指令的时候，经常会遇到“分支”——就像你决定去市中心还是郊区一样，CPU 可能要根据某个条件决定是执行 A 代码段还是 B 代码段。
为什么不把 A 和 B 都准备好？
这个想法听起来很直接，也很诱人。既然我不知道会走哪条路，那我干脆把两条路上的东西都先搬过去，等我确定了，直接搬走就行了，岂不是省事？
理论上，CPU 可以 这样做。它确实能同时去执行 A 和 B 的一部分指令。这种技术叫做“乱序执行”和“超标量”，CPU 确实很擅长。它就像你在脑子里同时思考市中心和郊区的各种可能性，甚至可以同时规划去市中心和郊区的路线。
但问题出在“准备”和“执行”的代价上。
想象一下，你是一个小区的保安，你的工作是为即将到来的业主打开大门。
选项一：只准备一条路（分支预测）
你觉得大部分时间业主都会从正门进来，于是你就把正门守卫得严严实实，并且已经把门锁打开，甚至已经准备好了欢迎的横幅。如果业主真的从正门来了，你立马就能请他进来，效率极高。
但万一，业主那天心情好，想从侧门进来呢？侧门可能还没开，也没人准备。你发现业主走向侧门，赶紧跑过去开侧门，这时你就浪费了一点时间，因为你本来可以一直守在正门，但现在要折返回来。
选项二：两条路都准备好（双份准备）
那如果你觉得，这样浪费时间不好，那我现在就把正门和侧门都准备好。也就是说，两个门都打开，甚至准备了两套欢迎仪式。
这会带来什么问题？
1. 资源浪费（空间和能量）: 想象一下，你的小区很大，每个门都需要一个保安，并且要准备很多东西。如果你要为“所有可能的分支”都准备好，那你就需要两倍的保安、两倍的物资，甚至两倍的通道。CPU 里的资源是极其宝贵的，每一条“通道”（叫做流水线）都非常复杂和耗能。把所有可能的分支都“准备好”，意味着你需要两条完全独立的、完整的指令处理流水线。CPU 内部的设计会变得异常庞大、复杂，而且消耗的电力也会呈几何级数增长。这不现实，也太奢侈了。
2. “准备”的真正含义（指令的执行）: CPU 的“准备”可不是简单地把门打开。它指的是真正地执行指令，把数据送到对应的寄存器，甚至完成一些计算。如果你把两个分支的指令都开始执行，即使你最后发现走错了路，那些已经执行过的指令所产生的“副作用”是很难完全抹掉的。就像你已经为业主准备了鲜花，如果业主从另一条路走了，你总不能把鲜花立刻变不见吧？CPU 也是一样，某些计算的中间结果，或者对内存的写操作，一旦发生，要完美地“撤销”它，成本极高，甚至不可能。
3. 复杂性和延迟: 即使 CPU 真的有能力把两条路都“准备”好，它也需要花更多的时间和精力去管理这两条并行执行的流水线。比如，如何协调两条流水线中的数据，如何处理可能出现的冲突等等。这会增加 CPU 内部的逻辑复杂性，也可能引入额外的延迟。
所以，CPU 选择了“分支预测”。
CPU 就像那个聪明又精明的保安。它会观察业主的习惯，会留意业主平时喜欢走哪条路。
它会“猜测”：根据历史记录，它会预测你大概率会走正门。
它会“提前行动”：于是，它会提前把正门的通道准备好，甚至已经开始执行正门那边的指令了。
它也会“做一手准备”：同时，它也会预留一点点资源，为万一你要走侧门的情况做点准备，但不会把所有精力都放在侧门上。
如果预测对了（大部分情况）:
太好了！CPU 已经把指令准备好了，就像你到正门，保安已经把门打开，甚至手里已经准备好了业主常喝的热饮。CPU 瞬间就能把工作完成，效率极高。
如果预测错了（偶尔情况）:
哦，糟了！业主居然走了侧门。CPU 发现自己之前的“准备”白费了，就像保安赶紧把正门关上，然后飞奔去侧门。这时，CPU 需要“冲刷”掉之前错误预测执行的那些指令（就像丢掉已经准备好的热饮），然后重新开始执行侧门那边的指令。这个“冲刷”的过程会带来一些“惩罚”，也就是延迟。
为什么这种“猜”比“全准备”更好？
1. 效率高得多: 大部分时候，CPU 的预测是准确的。这意味着它大部分时间都能在不浪费资源的情况下，提前做好准备。这种“对”的时候的高效率，远远弥补了“错”的时候的偶尔的延迟。
2. 资源节约: CPU 不需要为所有的可能分支都分配独立的、完整的硬件资源。它只需要更少的资源（预测逻辑、有限的重排缓冲等），就能达到很高的性能。
3. 能耗和散热: 制造更精密的预测器比直接复制一套完整的流水线要省电和散热。
举个例子，让理解更深入：
假设你是一个服务员，你的餐厅有 A 区域和 B 区域的座位。
“双份准备”：不管有没有客人，你都把 A 区域和 B 区域的桌子全部摆好，餐具准备好，菜单摆在上面。效率高啊，客人来了直接带位。但问题是，如果今天餐厅客人很少，或者绝大多数客人都只喜欢坐在 A 区域，那么你为 B 区域做的所有准备就白费了，浪费了你宝贵的精力和餐厅的空间。而且，你一个人要同时照看 A 和 B 两个区域，会分身乏术。
“分支预测”：你观察到，一般来说，上午 80% 的客人喜欢坐在靠窗的 A 区域，20% 喜欢坐在里面的 B 区域。于是，你早上会优先把 A 区域的桌子全部摆好，准备好。对于 B 区域，你可能只先摆一半的桌子，或者干脆就不去管它，等真的有客人要去 B 区域时，你再去准备。
如果预测对（客人来了去 A 区域）：你立马就把客人带到已经准备好的 A 区域，服务非常迅速。
如果预测错（客人来了要去 B 区域）：你发现客人要去 B 区域，赶紧丢下 A 区域的活，冲过去准备 B 区域的桌子。在这个过程中，A 区域那些你已经摆好的东西暂时被闲置了，但因为你没有把 A 区域所有的东西都“固定”下来，所以“撤销”起来也比较容易。关键是，你不需要同时为 A 和 B 区域付出 100% 的精力。
总结一下，CPU 为什么要做分支预测而不是把两个分支都准备好：
为了效率最大化，同时最大限度地节约宝贵的硬件资源（空间、电力、设计复杂度）。
“把两个分支都准备好”的成本太高，无论是物理上（硬件尺寸、功耗）还是逻辑上（管理复杂度），都难以接受。
分支预测是一种权衡：牺牲一小部分“预测错误”带来的延迟，来换取绝大多数“预测正确”时极高的执行效率。 现代 CPU 的预测器已经非常先进，准确率可以达到 90% 以上，所以这种权衡非常划算。
说白了，CPU 宁愿花一点点心思去“猜”然后“提前行动”，也不愿意花巨大的代价去“同时做好两件事”，因为“猜”的成功率很高，而且即使猜错了，挽回的成本也比“双份准备”要小得多。它是一种高度优化的策略，是为了在有限的资源下，榨出最高的性能。
在你真正做出决定之前，如果有人问你“市中心有什么好玩的？”，你可能会下意识地想一想，脑子里闪过市中心的电影院、商场、餐厅。如果接着问“郊区有什么好玩的？”，你可能又会想到郊区的公园、湖泊、农家乐。
CPU 呢，它面临的情况和这有点类似，但更急迫。它在执行指令的时候，经常会遇到“分支”——就像你决定去市中心还是郊区一样，CPU 可能要根据某个条件决定是执行 A 代码段还是 B 代码段。
为什么不把 A 和 B 都准备好？
这个想法听起来很直接，也很诱人。既然我不知道会走哪条路，那我干脆把两条路上的东西都先搬过去，等我确定了，直接搬走就行了，岂不是省事？
理论上，CPU 可以 这样做。它确实能同时去执行 A 和 B 的一部分指令。这种技术叫做“乱序执行”和“超标量”，CPU 确实很擅长。它就像你在脑子里同时思考市中心和郊区的各种可能性，甚至可以同时规划去市中心和郊区的路线。
但问题出在“准备”和“执行”的代价上。
想象一下，你是一个小区的保安，你的工作是为即将到来的业主打开大门。
选项一：只准备一条路（分支预测）
你觉得大部分时间业主都会从正门进来，于是你就把正门守卫得严严实实，并且已经把门锁打开，甚至已经准备好了欢迎的横幅。如果业主真的从正门来了，你立马就能请他进来，效率极高。
但万一，业主那天心情好，想从侧门进来呢？侧门可能还没开，也没人准备。你发现业主走向侧门，赶紧跑过去开侧门，这时你就浪费了一点时间，因为你本来可以一直守在正门，但现在要折返回来。
选项二：两条路都准备好（双份准备）
那如果你觉得，这样浪费时间不好，那我现在就把正门和侧门都准备好。也就是说，两个门都打开，甚至准备了两套欢迎仪式。
这会带来什么问题？
1. 资源浪费（空间和能量）: 想象一下，你的小区很大，每个门都需要一个保安，并且要准备很多东西。如果你要为“所有可能的分支”都准备好，那你就需要两倍的保安、两倍的物资，甚至两倍的通道。CPU 里的资源是极其宝贵的，每一条“通道”（叫做流水线）都非常复杂和耗能。把所有可能的分支都“准备好”，意味着你需要两条完全独立的、完整的指令处理流水线。CPU 内部的设计会变得异常庞大、复杂，而且消耗的电力也会呈几何级数增长。这不现实，也太奢侈了。
2. “准备”的真正含义（指令的执行）: CPU 的“准备”可不是简单地把门打开。它指的是真正地执行指令，把数据送到对应的寄存器，甚至完成一些计算。如果你把两个分支的指令都开始执行，即使你最后发现走错了路，那些已经执行过的指令所产生的“副作用”是很难完全抹掉的。就像你已经为业主准备了鲜花，如果业主从另一条路走了，你总不能把鲜花立刻变不见吧？CPU 也是一样，某些计算的中间结果，或者对内存的写操作，一旦发生，要完美地“撤销”它，成本极高，甚至不可能。
3. 复杂性和延迟: 即使 CPU 真的有能力把两条路都“准备”好，它也需要花更多的时间和精力去管理这两条并行执行的流水线。比如，如何协调两条流水线中的数据，如何处理可能出现的冲突等等。这会增加 CPU 内部的逻辑复杂性，也可能引入额外的延迟。
所以，CPU 选择了“分支预测”。
CPU 就像那个聪明又精明的保安。它会观察业主的习惯，会留意业主平时喜欢走哪条路。
它会“猜测”：根据历史记录，它会预测你大概率会走正门。
它会“提前行动”：于是，它会提前把正门的通道准备好，甚至已经开始执行正门那边的指令了。
它也会“做一手准备”：同时，它也会预留一点点资源，为万一你要走侧门的情况做点准备，但不会把所有精力都放在侧门上。
如果预测对了（大部分情况）:
太好了！CPU 已经把指令准备好了，就像你到正门，保安已经把门打开，甚至手里已经准备好了业主常喝的热饮。CPU 瞬间就能把工作完成，效率极高。
如果预测错了（偶尔情况）:
哦，糟了！业主居然走了侧门。CPU 发现自己之前的“准备”白费了，就像保安赶紧把正门关上，然后飞奔去侧门。这时，CPU 需要“冲刷”掉之前错误预测执行的那些指令（就像丢掉已经准备好的热饮），然后重新开始执行侧门那边的指令。这个“冲刷”的过程会带来一些“惩罚”，也就是延迟。
为什么这种“猜”比“全准备”更好？
1. 效率高得多: 大部分时候，CPU 的预测是准确的。这意味着它大部分时间都能在不浪费资源的情况下，提前做好准备。这种“对”的时候的高效率，远远弥补了“错”的时候的偶尔的延迟。
2. 资源节约: CPU 不需要为所有的可能分支都分配独立的、完整的硬件资源。它只需要更少的资源（预测逻辑、有限的重排缓冲等），就能达到很高的性能。
3. 能耗和散热: 制造更精密的预测器比直接复制一套完整的流水线要省电和散热。
举个例子，让理解更深入：
假设你是一个服务员，你的餐厅有 A 区域和 B 区域的座位。
“双份准备”：不管有没有客人，你都把 A 区域和 B 区域的桌子全部摆好，餐具准备好，菜单摆在上面。效率高啊，客人来了直接带位。但问题是，如果今天餐厅客人很少，或者绝大多数客人都只喜欢坐在 A 区域，那么你为 B 区域做的所有准备就白费了，浪费了你宝贵的精力和餐厅的空间。而且，你一个人要同时照看 A 和 B 两个区域，会分身乏术。
“分支预测”：你观察到，一般来说，上午 80% 的客人喜欢坐在靠窗的 A 区域，20% 喜欢坐在里面的 B 区域。于是，你早上会优先把 A 区域的桌子全部摆好，准备好。对于 B 区域，你可能只先摆一半的桌子，或者干脆就不去管它，等真的有客人要去 B 区域时，你再去准备。
如果预测对（客人来了去 A 区域）：你立马就把客人带到已经准备好的 A 区域，服务非常迅速。
如果预测错（客人来了要去 B 区域）：你发现客人要去 B 区域，赶紧丢下 A 区域的活，冲过去准备 B 区域的桌子。在这个过程中，A 区域那些你已经摆好的东西暂时被闲置了，但因为你没有把 A 区域所有的东西都“固定”下来，所以“撤销”起来也比较容易。关键是，你不需要同时为 A 和 B 区域付出 100% 的精力。
总结一下，CPU 为什么要做分支预测而不是把两个分支都准备好：
为了效率最大化，同时最大限度地节约宝贵的硬件资源（空间、电力、设计复杂度）。
“把两个分支都准备好”的成本太高，无论是物理上（硬件尺寸、功耗）还是逻辑上（管理复杂度），都难以接受。
分支预测是一种权衡：牺牲一小部分“预测错误”带来的延迟，来换取绝大多数“预测正确”时极高的执行效率。 现代 CPU 的预测器已经非常先进，准确率可以达到 90% 以上，所以这种权衡非常划算。
说白了，CPU 宁愿花一点点心思去“猜”然后“提前行动”，也不愿意花巨大的代价去“同时做好两件事”，因为“猜”的成功率很高，而且即使猜错了，挽回的成本也比“双份准备”要小得多。它是一种高度优化的策略，是为了在有限的资源下，榨出最高的性能。
网友意见
你对分支预测的作用的理解有误。
分支预测不是为了实现指令预取。它和cache就没关系，它是用来优化流水线的。
想象一个没有分支预测的流水线：
取指-译码-重命名-分发-发射-执行-写回-提交
分支指令要到执行阶段才能知道分支目标是哪里，那么意味着取指到发射阶段都没有事情可以做，因为不知道应该用哪条指令。
如果加入分支预测:
取指-分支预测-译码-重命名-分发-发射-执行-写回-提交
那么分支指令只要到分支预测阶段就能继续取指，我们只浪费了一个流水线阶段。
注意，这个过程对cache毫无优化效果。
---------
如果你要把分支两个方向的指令都取来执行，CPU必须维护两个指令流。虽然很麻烦但是不是不能做(这样的技术会很类似于超线程)。
只不过CPU就要浪费一半的时间执行毫无用处的错误分支，从统计学上来说，相当于用了一个正确率仅有50%的垃圾分支预测器。
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