현대 프로세서는 프리페처 (prefetchers), 예측기 (predictors), 교체 규칙 (replacement rules), 스케줄러 (schedulers)와 같은 상호작용하는 정책들을 통해 성능을 얻습니다. 이러한 정책들은 종종 한 번에 하나씩 평가되지만, 하나의 스택에서 승리하는 정책이 다른 스택에서는 패배할 수도 있습니다. 이러한 효과를 연구하기 위해, 우리는 49개의 SPEC CPU2006 및 SPEC CPU 2017 트레이스(traces)에서 추출한 490개의 페이즈 (phases)에 걸쳐 두 개의 L1D 프리페처, 두 개의 L1I 프리페처, 그리고 두 개의 L2 교체 정책 (replacement policies)에 대한 최초의 체계적인 구성 연구 (composition study)를 제시합니다. 우리는 페이즈 수준의 오라클 승리 빈도 (oracle-win frequency)를 통해 최적의 글로벌 정적 정책 (BGSP, best global static policy)을 정의합니다. Gaze/Entangling/Mockingjay가 BGSP로 나타났으며, 33.47%의 페이즈에서 승리했지만, 평균적으로 페이즈 오라클보다 1.33% 낮았으며, 8개의 벤치마크에 걸친 52개의 페이즈에서 2.5% 이상의 손실이 발생했습니다. 이러한 기회는 매우 압축 가능합니다: L1D 프리페처만 변경하는 Berti/Gaze 쌍은 8개 구성 오라클의 총 IPC (Instructions Per Cycle) 대비 0.039% 이내로 접근하며, 이를 통해 런타임 제어를 200K-명령어 윈도우(instruction window)당 1비트로 줄일 수 있습니다. 이러한 1비트 인터페이스를 고려하여, 우리는 셀렉터 (selector) 설계를 정보 문제로 정의합니다: 선택하기 전에 하드웨어가 무엇을 알 수 있는가? 우리는 선택된 정책의 IPC만을 사용하는 셀렉터, 프리페처가 캐시 상태를 변경하기 전에 수요 스트림 (demand stream)을 수동적으로 모니터링하는 셀렉터, 그리고 비활성 정책의 승리 신호를 노출하는 이상적인 반사실적 관찰자 (counterfactual observer)를 평가합니다. 주요 실무적 결과는 실행된 성능 피드백 (executed-performance feedback)과 수동 수요 모니터링 (passive demand monitoring) 기술 모두가 두 정책 간의 기회의 상당 부분을 포착하여, 비활성 프리페처를 실행하거나 에뮬레이션하지 않고도 쌍별 오라클 격차 (pairwise oracle gap)의 62.4%에서 73.4%를 회복한다는 것입니다. 반사실적 연구는 비활성 정책 관찰이 실행된 성능 또는 수동 수요 모니터링보다 개선되기 위해서는 거의 정확해야 하며 하나의 윈도우 이내에 가용해야 함을 보여줍니다. 이러한 결과는 구조적 크기 조정 (structural resizing)과는 별개로, 프로세서 개선을 위한 추가적인 경로로서 마이크로아키텍처 정책 간에 적응하는 일반적인 방법을 시사합니다.