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基于GPU的大规模软件高精度静态分析方法

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本发明公开一种基于GPU的大规模软件高精度静态分析方法。该方法首先将一系列具体的程序分析，如指针分析、数据流分析、程序切片等，转化为一种特殊的图可达性问题——上下文无关语言(CFL)可达性问题；然后将转化后的程序图和相应的语法规则传到图形处理器(GPU)上进行并行CFL可达性计算，即根据语法规则动态地加边，直至不动点；如果图的大小超过显存的限定值，则每次只能调入部分数据参加计算，其余部分保存到硬盘。通过对GPU和外存的利用，本发明方法具有较高的效率和可扩展性，可用以对大规模软件系统进行复杂代码分析。

著录项

公开/公告号CN109783386A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-05-21

原文格式PDF
申请/专利权人南京大学;
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申请/专利号CN201910042530.5
发明设计人左志强;陆申明;王林章;李宣东;
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申请日2019-01-17
分类号G06F11/36(20060101);G06F9/50(20060101);
代理机构32207 南京知识律师事务所;
代理人张苏沛
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
入库时间 2024-02-19 10:42:17

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F11/36 申请日:20190117

实质审查的生效
2019-05-21

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