以状态子集为中心的并行模型检测算法
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国家自然科学基金(91318301);中国科学院战略性科技先导专项(XDA06010600)


Parallel Model Checking Algorithm Based on State Subset
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    摘要:

    以线性时序逻辑LTL(Linear Temporal Logic)模型检测算法为研究对象,提出以状态子集为中心的并行模型检测算法.针对传统单机多核算法同步开销大的缺点,新算法充分利用状态子集的稠密特性动态调度任务,从而降低同步开销,提高算法并行度.本文基于轻量级单机图计算框架Ligra,结合检测过程中状态子集的特性,设计并实现新的在线(on-the-fly)模型检测算法.与现有算法相比,在模型检测的效率上可以提升20-30%,具有高扩展性特征.

    Abstract:

    Logic model checking raise unique challenges to the efficiency and scalability of various algorithms. In this paper, it argues that the linear temporal logic model checking algorithm calls for an efficient and common solution. We then introduces a novel parallel on-the-fly model checking algorithm based on subset of states, namely SCPLM. According to the density property of subgraph with active states subset, SCPLM schedules parallel computing tasks dynamically, which has been proven to reduce the synchronization overhead significantly. It implements SCPLM on a lightweight parallel graph processing system, Ligra. A detailed evaluation using benchmarks shows that SCPLM outperforms the existing state-of-art algorithm by up to 1.2~1.3X, yet with much better scalability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张营飞,谢淼,张珩,杨秋松.以状态子集为中心的并行模型检测算法.计算机系统应用,2016,25(10):129-136

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  • 收稿日期:2016-01-29
  • 最后修改日期:2016-03-03
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  • 在线发布日期: 2016-10-22
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