It is still difficult and cumbersome to locate where a program runs into data races, because they may lead to unpredictable results of the program. To detect data races occurred during an execution of parallel programs, previous work provides large runtime and space overhead or focuses on reducing false positives. Thus, the prior detectors are still imprecise and inefficient, when applied to large scale parallel programs. This paper presents an efficient data race detection technique, called EDP that analyzes conflicting accesses to every shared memory location. Our technique precisely reports data races because it guarantees to locate at least one data race for each shared memory location, if there exists any, and provides a significant improvement of efficiency as O(1) space and time overheads for each access history.
보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Software Engineering and Its Applications
간기
월간
pISSN
1738-9984
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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