konflikti, mis peatab konveieri töö. Sellepärast on otstarbekas laadida operandid ja ka tulemus registermällu. Vajadusel saab tulemuse eraldi käsuga salvestada põhimällu. 3. Andmete ja käskude sõltuvus – tekitab probleeme, kui teineteisele järgnevate käskude andmed on üksteisest sõltuvad. Kui konveier seda ei arvestaks, oleks tulemus vale. Kasutatakse ka andmete otseedastust, kus järgmine käsk saab eelneva käsu tulemuse operandiks enne resultaadi salvestamise registermällu. 5.1. Hargnemiste ennustamine (Branch Prediction) Hargnemine tähendab seda, et järgmise käsu aadress ei saada käsuloenduri suurendamisega ühe võrra, vaid käsuloendurisse laetakse täiesti uus väärtus. Hargnemise ennustamisega vähendatakse konveieri uuesti käivitamise vajaduse tõenäosust. Selleks kasutatakse kolme põhilist strateegiat: 1
Operandide laadimine mälust – mälu poole pöördumise aeg on tavaliselt pikem kui teised käsuetapid ning tavaliselt pole pikkus prognoositav, kuna mälu kasutavad ka muud arvuti komponendid. Seetõttu on mõistlik realiseerida konveieris vaid sellised käsud, mille operandid on registermälus ja ka tulemus kirjutatakse sinna. Andmete sõltuvus – probleemiks on see, kui järgnevad käsud vajavad käivitamiseks eelmise käsu tulemust (nt. A + B C; C – E D). Kasutatakse ka andmete otseedastust, kus järgmine käsk saab eelneva käsu tulemuse operandiks enne resultaadi salvestamist registermällu. Konveierit on võimalik efektiivsemaks muuta. Superskalaarne protsessor – kasutab mitut paralleelset konveieriharu töö kiirendamiseks. Sõltumatud käsud täidetakse eri konveierites. 5 VLIW arhitektuuriga protsessor – koormab tõhusamalt riistvara, analüüsides, milliseid
annaabi.ee 
