一种基于GPU的危险路径并行提取方法

发布时间：2019-05-22 04:11

【摘要】：在定值引用错误中,错误源到达错误目标的路径往往很长且路径数众多,路径敏感检测分析的规模往往较大,特别是对大规模程序而言.为充分减小待分析问题规模并合理控制时间开销,我们提出一种基于GPU的融合危险路径并行提取策略的路径敏感分析输入规模有效控制方法.实验结果表明,与串行方法相比,基于GPU的并行策略获得了最高22.27x的加速比,可进一步提高路径敏感检测方法的可扩展性.
[Abstract]:In the fixed value reference error, the path of the error source to the error target is often long and the number of paths is large, and the scale of path sensitive detection and analysis is often large, especially for large-scale programs. In order to reduce the scale of the problem to be analyzed and control the time cost reasonably, we propose an effective control method of path sensitive analysis input scale based on GPU fusion hazard path parallel extraction strategy. The experimental results show that compared with the serial method, the parallel strategy based on GPU obtains the maximum acceleration ratio of 22.27x, which can further improve the scalability of the path sensitive detection method.
【作者单位】： 首都师范大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61402303)资助 北京市教委科技面上项目(KM201510028016)资助
【分类号】：TP301.6;TP332

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本文编号：2482667