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Research of Sanitizers for Distributed Concurrent Systems

分布式并发系统消毒剂研究

基本信息

批准号：
19K11900
负责人：
荒堀喜貴
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、分散並行バグを正確かつ高速に検査する分散並行サニタイザの実現を目的とする。サニタイザ（Sanitizer）とは、プログラムの実行状態を観測して得られるデータに基づきバグや脆弱性を検査する技術であり、ソフトウェアの信頼性やセキュリティの向上に役立つ。しかし、従来のサニタイザは、分散環境で複数の処理が並行動作するプログラムに固有の非決定的バグ（分散並行バグ）を正確かつ高速に検査できない。本研究はこの問題の解決を目指す。本年度は前年度の成果である「分散並行処理の複雑属性表現上で分散並行バグ検査を並列実行するメタデータ処理方式」を踏まえ、この検査メタデータ処理方式の最適化方式を設計した。この最適化設計のための予備実験として、まず、既存研究で調査された代表的な分散並行バグを含むベンチマークプログラム群を拡充し、前年度にプロトタイプ実装した分散並行バグ検査メタデータ処理を適用することにより、検査メタデータ処理の非効率部分を調査した。この予備実験による調査の結果、前年度設計の検査メタデータ処理には、検査メタデータの分散並列処理を担うノード群の間およびノード内プロセッサコア群の間のそれぞれにおいて処理負荷の偏りがあることが分かった。次に、この予備実験の結果を踏まえ、検査担当ノード群の間の検査メタデータ処理負荷の偏りと各ノード内のプロセッサのコア間の負荷の偏りを解消する各種の最適化手法を設計した。

This study aims to investigate the implementation of decentralized parallel computing systems at high speeds. The Sanitizer is a technology for detecting the operational status of the Sanitizer and for detecting the vulnerability of the Sanitizer. In a decentralized environment, multiple processes operate in parallel and are inherently non-deterministic (decentralized parallel). This study aims at solving the problem. This year's achievements compared with the previous year's "Decentralized parallel processing performance on the property of parallel processing, distributed parallel processing, parallel processing" to step up, this inspection, data processing optimization method to design This optimization design is based on the investigation of the decentralized parallel processing of existing research, including the investigation of the decentralized parallel processing of the previous year. The results of the investigation of the preparation, the investigation of the design of the previous year, the investigation of the distribution and parallel processing of the design, the distribution and parallel processing of the design. Next, the results of this preparation are reviewed, and various optimization methods are designed to eliminate the load bias between the processing load and the processing load of each user.