基于GPU的LLVM程序分析信息并行提取

摘要：

LLVM中间表示(IR)中包含大量的程序分析原始信息,传统基于CPU的程序分析信息提取方法大多采用串行的循环迭代方式处理较大规模程序,可扩展性较差.为此,结合图像处理器(GPU)的通用计算优势,提出一种基于统一计算设备架构的LLVM平台程序分析信息并行提取方法,在CPU上实现程序特征分析及IR预处理、存储结构设计及提取信息的可视化,在GPU上完成并行线程调度的程序分析信息匹配及提取工作.实验结果表明,该方法可提高LLVM平台程序分析信息的提取效率,与串行提取方法相比,最高可获得4倍的加速比.

关键词：底层虚拟机、中间表示、程序分析、信息提取、图形处理器、可扩展性

所属期刊栏目：43

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402303;北京市教委科技计划面上项目KM201510028016

在线出版日期：2017-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：23-30