論文の概要: Scaling Inter-procedural Dataflow Analysis on the Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12579v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 06:18:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:13.906371
• Title: Scaling Inter-procedural Dataflow Analysis on the Cloud
• Title（参考訳）: クラウド上でのプロセス間データフロー解析のスケールアップ
• Authors: Zewen Sun, Yujin Zhang, Duanchen Xu, Yiyu Zhang, Yun Qi, Yueyang Wang, Yi Li, Zhaokang Wang, Yue Li, Xuandong Li, Zhiqiang Zuo, Qingda Lu, Wenwen Peng, Shengjian Guo,
• Abstract要約: 大規模クラスタ上で動作するBigDataflowという分散フレームワークを開発しました。 BigDataflowは、数百万行のコードのプログラムを数分で分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.562864760293955
• License:
• Abstract: Apart from forming the backbone of compiler optimization, static dataflow analysis has been widely applied in a vast variety of applications, such as bug detection, privacy analysis, program comprehension, etc. Despite its importance, performing interprocedural dataflow analysis on large-scale programs is well known to be challenging. In this paper, we propose a novel distributed analysis framework supporting the general interprocedural dataflow analysis. Inspired by large-scale graph processing, we devise dedicated distributed worklist algorithms for both whole-program analysis and incremental analysis. We implement these algorithms and develop a distributed framework called BigDataflow running on a large-scale cluster. The experimental results validate the promising performance of BigDataflow -- BigDataflow can finish analyzing the program of millions lines of code in minutes. Compared with the state-of-the-art, BigDataflow achieves much more analysis efficiency.
• Abstract（参考訳）: コンパイラ最適化のバックボーンの形成とは別に、静的データフロー分析は、バグ検出、プライバシ分析、プログラムの理解など、幅広いアプリケーションに広く適用されています。 その重要性にもかかわらず、大規模プログラムで相互言語間データフロー解析を行うことは困難であることが知られている。 本稿では,汎用的な言語間データフロー解析を支援する分散分析フレームワークを提案する。 大規模グラフ処理にインスパイアされた我々は、プログラム全体の解析とインクリメンタル解析の両方に専用の分散ワークリストアルゴリズムを考案した。 これらのアルゴリズムを実装し,大規模クラスタ上で動作するBigDataflowと呼ばれる分散フレームワークを開発する。 BigDataflowは数百万行のコードを数分で分析し終えることができます。 最先端と比較して、BigDataflowは分析効率をはるかに向上させる。

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