一种基于GPU的危险路径并行提取方法

• 作者: 朱敬茹 衷璐洁 马冬冬 黄晓
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 路径敏感 可扩展性 GPU 路径二分编码 危险路径
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 2363-2368
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 7401字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衷璐洁	首都师范大学信息工程学院	8	8	1.0	2.0
2	黄晓	首都师范大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0
3	马冬冬	首都师范大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	朱敬茹	首都师范大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0