GPU는 다수의 워프를 병렬적으로 수행함으로써 레이턴시를 숨기면서 높은 처리량을 제공할 수 있다. 만약 GPU에서 캐쉬에 대한 요청이 미스를 발생시킨다면 하위 메모리로부터 요청한 데이터를 받을 때까지 MSHR(Miss Status Holding Register)을 통해 미스 정보를 추적하고 다른 워프를 수행한다. 최신 GPU에서는 캐쉬 자원에 대한 과도한 요청이 발생한 경우 자원점유 실패가 발생하여 GPU 자원을 충분히 활용할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 본 논문에서는 MSHR 자원 부족으로 인해 발생하는 성능 감소를 줄이고자 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안한다. L1 데이터 캐쉬에서 각 워프별 캐쉬 미스율은 긴 사이클 동안 비슷하게 유지되는 특성을 이용하여 각 워프들의 캐쉬 미스율을 예측하고, 이를 바탕으로 MSHR의 자원을 더 이상 사용할 수 없는 상태에서는 낮은 캐쉬 미스율을 보일 것으로 예측되는 워프들과 연산 위주워프들을 우선적으로 이슈 한다. 제안하는 기법은 예측된 캐쉬 미스율과 MSHR 상태를 기반으로 캐쉬 자원을 더 효율적으로 사용함으로써 GPU 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 제안된 기법은 LRR(Loose Round Robin) 정책에 비해 자원점유실패 사이클이 25.7% 감소하고 IPC(Instruction Per Cycle)가 6.2% 증가한다.