發(fā)布時間：2019-05-22 04:11

【摘要】：在定值引用錯誤中,錯誤源到達錯誤目標的路徑往往很長且路徑數(shù)眾多,路徑敏感檢測分析的規(guī)模往往較大,特別是對大規(guī)模程序而言.為充分減小待分析問題規(guī)模并合理控制時間開銷,我們提出一種基于GPU的融合危險路徑并行提取策略的路徑敏感分析輸入規(guī)模有效控制方法.實驗結果表明,與串行方法相比,基于GPU的并行策略獲得了最高22.27x的加速比,可進一步提高路徑敏感檢測方法的可擴展性.
[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.
【作者單位】： 首都師范大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61402303)資助 北京市教委科技面上項目(KM201510028016)資助
【分類號】：TP301.6;TP332

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本文編號：2482667