基于静态调度的多线程程序分析方法

静态多线程程序分析是一种在编译时刻分析多线程程序的执行行为和特征的有效方法。本文通过分析多线程程序实际执行的特点,提出了一种基于静态调度的多线程分析方法。该方法通过模拟多线程程序的动态执行方式,从而在不运行程序的情况下也能较准确地获得多线程的行为特征。实验表明,该分析方法可以有效地提高多线程程序中同步关系的识别和匹配精度,为分析和检测多线程性能瓶颈以及程序错误等信息奠定了基础。

基于GPU的GRAPES模型并行加速及性能优化

GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)数值天气预报模式作为地球大气一个典型的非线性化离散系统,计算量非常巨大,因此利用低成本、低功耗和高性能的GPU对GRAPES模式进行并行加速成为目前的研究热点.首先通过实现GRAPES模式在GPU中的并行加速,发现系统性能提升并不理想.在此基础上,提出了性能优化策略,包括缓解数据传输时间、降低设备内存加载和存储的数量和避免线程控制流分支,实验结果表明,利用GPU的性能优化策略有效地提升了GRAPES系统性能.

一种Java并发程序死锁动态检测的新方法

死锁是并发程序中最为常见的一类错误,直到现在并没有得到很好地解决.本文以Java并发程序为例,重点研究针对资源死锁较为有效的动态检测算法:根据并发程序的动态执行追踪信息,分析出加锁控制依赖关系,再根据死锁所应满足的条件在该依赖关系集上作适量演算便得到潜在死锁关系对.进一步地,结合线程间控制流图所反映的部分静态依赖关系,剔除假性死锁关系对,提高了计算结果的精度.该算法显著的特点是简单易于实现,且无需构造锁树或锁图等图形表示.