沿访存依赖路线，把最近写转发理路访存队列与最近写转发Load-store queue forwarding · LSQ forwarding · 访存队列转发把store地址与数据的就绪分开记录，在较老写中选择最近同址来源，并用等待条件保持load与单线程顺序语义一致。、违例恢复理路内存依赖推测与后缀重放Memory dependence speculation and replay · Memory-order violation recovery · 内存顺序违例恢复允许load越过未知老写地址，以来源年龄检测迟到冲突，并取消最老违例load及全部年轻衍生状态后重新执行。与Store Set预测理路Store Set 内存依赖预测Store-set memory dependence prediction · Store sets predictor · Store Set依赖预测从历史冲突合并访存PC集合，用同集合store链和最近未完成store表生成等待边，同时保留独立违例检测与恢复。接成一个可逐步核对的窗口。你要交出的不是“乱序执行更快”这句话，而是哪次load读了谁、错误传播到哪里、恢复后哪些身份还有效，以及哪些值最终通过了退休边界。

下载完整Python标准库参考器和全部结果与事件日志。需要Python 3.10或更高版本；运行 python foundation-memory-dependence-check.py，再运行 python -O foundation-memory-dependence-check.py，两份标准输出应完全一致。程序自身不读写外部数据文件，若需保存结果，可由运行者重定向标准输出。下载的JSON是完整运行产物，不是为了页面另写的一套预期值。

一、先把输入和动作的边界写清 ​

程序是有限的 Op 列表，种类为L或S。PC是非负、四字节对齐的整数，同一个PC可以多次出现，但不能一会儿表示load、一会儿表示store。内存地址是任意整数槽名，缺省值0；它与PC的对齐规则不同，不模拟字节访问。值用数学整数，不截断为32位。布尔值不能当PC、槽名、数值、引用编号或延迟使用。

地址或store数据可以是常量，也可以是 Ref(j,a,b)，表示更老load j的结果乘a再加b。引用必须指向确实存在且更老的load，不能引用年轻项、自己或store。load没有数据操作数，store必须有。每个字段的驱动释放延迟是正整数。

提交接口表，至少包含这些动作：

手动调用表达的是一个合法事件次序，字段延迟只约束自动驱动器何时尝试该动作。手动样例日志的round为0，不要把它解释成这些操作都在一个硬件周期里完成。自动驱动每轮依次进行一次队首退休、地址阶段、数据阶段、store完成阶段、至多一次成功load；刚产生的load值到下一轮才能进入地址/数据阶段。

保存一个当前token，再制造后缀恢复。用旧token、另一个窗口的token，以及新造但字段相同的 Token 分别尝试动作；三者都应在改状态之前拒绝。另测重复地址动作、把load交给store数据接口、布尔编号，并比较拒绝前后的 state() 和事件列表。空程序应在0轮结束、没有事件。轮数预算耗尽应抛异常，不能当作成功的半份输出。

二、最近同址写还没数据时，不能找别人替它 ​

令当前load读槽4，M[4]=3。输入每行是 (store年龄,地址或None,数据或None)；调用者应只传入这条load之前、尚未退休的store。先手算下面五项，再核对JSON中的 examples.source_queries。

第三项不能返回17，也不能返回3。第五项不能因为无关store的数据没到而等待。第二项允许忽略未知地址，但它只给出这一次来源查询的许可，不独自保证整个程序安全；迟到地址仍要经过下一项的检查。

把行顺序打乱，保留年龄字段，答案应不变。再把年龄2的数据由None改成23，说明为什么解除的是匹配数据等待，而不是未知地址等待。提交最大年龄选择的证明，并给出一个把 max 错写为 min 时可见的反例。

三、先算出7，为什么最终只能提交35 ​

使用四条程序，初始M[4]=3、M[8]=0：

I0: store [4] := 17          PC 0x100，地址释放延迟6
I1: v1 := load [4]           PC 0x104
I2: store [8] := 2*v1+1      PC 0x108
I3: v3 := load [8]           PC 0x10c

其余延迟均为1。分别新建保守、盲猜和空历史预测窗口。每份账本保留load执行时的代次、地址、来源和数值，重放取消列表，以及每次退休后的架构M和已提交load表。

盲猜的I0地址揭晓动作发现I1来源−1<0，于是取消最老违例I1和年轻后缀。I0不取消，它保留刚得到的地址4和数据17。第7轮I0先退休，I1的新代次再从M读17；第8轮I2算出35、I3从2转发35。最终三种模式都提交load值17、35，M成为 {4:17,8:35}。

逐项解释第6轮之后I2的旧数据7、I3的旧结果7为什么都不能留下。不要只交最终M：先有错误暂定值、随后取消、最后正式提交，正是本实验要展示的差别。两种策略都到第10轮完成，因此这里只证明少做或多做了多少load，没有测出真实CPU加速比。

四、用地址传播、遮蔽与坏实现检验恢复边界 ​

做三个迁移，分别保留完整证据：

1. 把I2地址和I3地址都改成 Ref(1)，I2数据仍为 Ref(1,2,1)，初始M[3]=M[17]=0。第一次年轻地址为3，恢复后必须全部重算成17。最终M是 {3:0,4:17,17:35}，槽3不能留下7或35
2. 改成晚到S0写槽4=17、早到S1写槽4=23、L2读槽4。L2从1读23；S0随后揭晓同址时，来源1并不小于store年龄0，重放次数应为0。说明中间的S1怎样遮住S0
3. 只保留晚到S0写槽4=3和L1读槽4，初始M[4]=3。虽然读值碰巧正确，来源−1<0仍触发1次重放。协议按来源身份判定，没有实施值相等消除

再检查下载程序真正运行的两个外部错误子类。NoReplay删除违例集合，提交load值3、7，最终M[8]=7；OnlyLoad只重置违例load，提交load值17、7，M[8]仍为7。后者说明“我已重读load”不等于“我已纠正所有消费者”。这些坏实现运行时关闭参考器自带前缀校验，由另外的顺序结果比较揭示差异，不把检测器主动抛错冒充反例轨迹。

最后写退休前缀证明：若load漏读了真正最近的同址老store，那么该store地址揭晓时必会发现它；store又必须比该load先退休，错误load实例不能先越过提交边界。对依赖旧load结果的地址和数据，还要使用“取消整个年轻后缀”这一条件。只证明来源查询，不能替代这部分生命周期论证。

五、预测集合、等待前驱和数据来源各交一份 ​

保留主例冷启动学到的SSIT，再以相同初始内存运行第二次。热身后初始I1前驱为I0，第1–5轮产生5次 predicted-store 等待尝试；第6轮I0完成，I1转发17。两次load只执行两次、没有重放，仍到第10轮退休完成。I3另有5次匹配数据等待尝试；这两组尝试不能相加后冒充10个硬件停顿周期。

保持PC不变，把I0改写槽9。已学关系仍让I1等I0，但I1真实应读槽4旧值3，I3应读7；最终M为 {4:3,8:7,9:17}。指出这是正确但不必要的预测等待。再对确实训练过的历史调用清除，重跑原例：回到1次重放、4次load执行，而不是把另一个天然为空的实例当成清表测试。

还要查看 examples.live_clear：在活动窗口中先让已知地址的I1因为训练前驱0而WAIT，随后调用 clear_history()。SSIT、LFST和所有预测前驱被清空，但M与I1地址4不变。I1现在读到3，I0地址后到触发恢复并重新训练；重新执行和退休仍得到17、35。提交清前、清后、重训后三份状态。这条手动事件轨迹不报告自动驱动轮数性能。

合并实验用A=0x300、X=0x304形成集合0，B=0x308、Y=0x30c形成集合1，再训练A与Y。精确全表合并后四个PC都为0。新窗口为S0(A)写槽0=5、S1(B)写槽1=6、L2(X)读槽2，前驱为 [无,0,1]：

• S1字段先齐，也必须等S0
• S0完成时LFST[0]仍是1，不能清掉它
• S1完成时才删除该LFST项
• L2实际查询槽2，返回来源−1、值0，而不是从预测前驱1拿到6
• 最后全部退休，M为 {0:5,1:6}，已提交load为 {2:0}

公开JSON的 examples.merge包含真实load动作及全部退休，不只打印预设前驱表。解释集合号0、前驱年龄1和实际来源−1为什么回答了三个不同问题。再证明每条预测边都指向更老store，所以它不会形成等待环；同时说明空历史为什么仍可能漏掉真实冲突，独立违例恢复不能删除。

六、交付测试账本和真实费用 ​

参考器的公开检查应报告29,524次纯来源查询、7,200次随机程序运行、113,453个驱动轮、1,043次重放及19次非法动作或输入拒绝。随机程序含来自更老load的地址和数据表达式，跨三种模式、最老/最年轻两种load选择次序，并包含已有预测关系。每次退休都对照另写的顺序解释器前缀；只比最终M会漏掉错误提交后又被覆盖的写。

这些数字是固定种子和当前有限生成范围的结果，不是所有输入的穷举证明，也不是非作者独立审查结论。你自己的交付应记录范围、种子、失败轨迹和正常/优化模式结果；增加迁移时不要继续照抄旧计数。判断错误变体时还要确认关闭诊断后，运行逻辑本身确实产生错误观察。

费用表至少区分下面几层：q个较老store的数学选择可线性扫描；公开纯接口还校验m个内存项并排序未知年龄，最坏为 $O(m+q\log (q+1)+1)$。窗口n项的地址违例扫描和后缀清除各O(n)。历史p个PC的完整集合合并最坏O(p)，重建链O(n)。这些都不同于固定容量、无tag原始SSIT的实现费用。

事件日志、SSIT排序展示和每次退休的顺序前缀快照另计。默认前缀快照可占 $O(n(m+n))$ 空间，不能把含诊断的整个脚本说成“只有O(n)窗口”。任意精度整数也要在超过机器字时计位成本。最后说明终止条件：有限程序、有限字段延迟、总定义运算，以及持续推进队首；仅有“等待边无环”而调用者始终拒绝执行可运行的最老项，不保证完成。

回到路线时，你应能分别说明：读值正确靠最近来源规则，推测安全靠检测、完整恢复和顺序退休，预测历史只改变许可时机。这三层接好以后，才有资格在更具体的硬件模型里讨论收益。