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Speculative Image Computation for Distributed Symbolic Reachability Analysis

机译：分布式符号可达性分析的推测图像计算

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The Saturation-style fixpoint iteration strategy for symbolic reachability analysis is particularly effective for globally asynchronous locally synchronous discrete-state systems. However, its inherently sequential nature makes it difficult to parallelize Saturation on a network workstations (NOW). We then propose the idea of using idle workstation time to perform speculative image computations. Since an unrestrained prediction may make excessive use of computational resources, we introduce a history-based approach to dynamically recognize image computation (event firing) patterns and explore only firings that conform to these patterns. In addition, we employ an implicit encoding for the patterns, so that the actual image computation history can be efficiently preserved. Experiments not only show that image speculation works on a realistic model, but also indicate that the use of an implicit encoding together with two heuristics results in a better informed speculation.
机译：用于符号可达性分析的饱和式定点迭代策略对全局异步本地同步离散状态系统特别有效。但是，其固有的顺序性质使其很难并行化网络工作站（NOW）上的饱和度。然后，我们提出了利用空闲工作站时间执行推测性图像计算的想法。由于无限制的预测可能会过度使用计算资源，因此我们引入了一种基于历史的方法来动态识别图像计算（事件触发）模式，并仅探索符合这些模式的触发。此外，我们对模式采用了隐式编码，以便可以有效保留实际的图像计算历史记录。实验不仅表明图像推测可以在真实模型上进行，而且还表明将隐式编码与两种启发式方法结合使用可以更好地进行信息推测。

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