面向多核环境的BDD工具设计与优化

施佳鑫; 陈榕

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面向多核环境的BDD工具设计与优化

首发时间：2017-05-02

施佳鑫 ¹
施佳鑫，男，硕士，主要研究方向：并行与分布式计算
陈榕 ¹
陈榕（1981年），男副教授、硕导，主要研究方向：并行与分布式处理，操作系统，虚拟化等

1、上海交通大学软件学院，上海 200240

摘要：针对传统二分决策图(BDD)可扩展性（Scalability）问题，提出了一种面向多核处理器的并行BDD库的方法，利用顺序锁(seqlock)以及原子性比较并交换指令（CAS）优化了并发计算表(Computed Table)与唯一表(Unique Table)，避免了在读取计算表与唯一表时的锁操作开销，有效地提高了系统的可扩展性。实验结果表明并行二分决策图库能够在64核服务器上相比目前最好的系统BuDDy达到高达25倍的性能提升，自身可扩展性高达30倍。

关键词：并行计算多核二分决策图可扩展性

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Design and implementation of a parallel BDD package

SHI Jiaxin ¹
施佳鑫，男，硕士，主要研究方向：并行与分布式计算
CHEN Rong ²
陈榕（1981年），男副教授、硕导，主要研究方向：并行与分布式处理，操作系统，虚拟化等

1、Software School,Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240
2、Software School, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240

Abstract：A parallel BDD algorithm is proposed to solve the problem of poor scalability of traditional BDD package. Seqlock and compare-and-swap are used to avoid acquiring locks during reading Computed Table and Unique Table. The experimental result shows parallel BDD algorithm can outperforms the state-of-the-art BDD package (namely BuDDy) by 25X speedup and it has good scalability (30X) on a 64 cores server.

Keywords： Parallel Computation Multicore BDD Scalability

基金：

1. 博士点基金青年教师类（20130073120040）

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施佳鑫，陈榕. 面向多核环境的BDD工具设计与优化[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2017-05-02]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201705-17.

No.4729032119672014****

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论文编号	201705-17
论文题目	面向多核环境的BDD工具设计与优化
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