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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ok-Kyoon Ha (Kyungwoon University) Hongseok Yoo (Kyungwoon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제22권 제11호(통권 제164호)
발행연도
2017.11
수록면
1 - 7 (7page)

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In this paper, we introduce three monitoring filtering techniques which reduce the overheads of dynamic data race detection. It is well known that detecting data races dynamically in multi-threaded programs is quite hard and troublesome task, because the dynamic detection techniques need to monitor all execution of a multi-threaded program and to analyse every conflicting memory and thread operations in the program. Thus, the main drawback of the dynamic analysis for detecting data races is the heavy additional time and space overheads for running the program. For the practicality, we also empirically compare the efficiency of three monitoring filtering techniques. The results using OpenMP benchmarks show that the filtering techniques are practical for dynamic data race detection, since they reduce the average runtime overhead to under 10% of that of the pure detection.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Background
III. Filtering Techniques
IV. Empirical Comparison
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (19)

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