【摘要】：在定值引用錯(cuò)誤中,錯(cuò)誤源到達(dá)錯(cuò)誤目標(biāo)的路徑往往很長(zhǎng)且路徑數(shù)眾多,路徑敏感檢測(cè)分析的規(guī)模往往較大,特別是對(duì)大規(guī)模程序而言.為充分減小待分析問(wèn)題規(guī)模并合理控制時(shí)間開(kāi)銷,我們提出一種基于GPU的融合危險(xiǎn)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(shí)驗(yàn)結(jié)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(jìn)一步提高路徑敏感檢測(cè)方法的可擴(kuò)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(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61402303)資助 北京市教委科技面上項(xiàng)目(KM201510028016)資助
【分類號(hào)】：TP301.6;TP332

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本文編號(hào)：2482667