符号执行工具KLEE 运行可以并行吗？
Can symbolic execution tool KLEE run in parallel?
根据他们的论文 (OSDI'08)，符号执行工具 KLEE 需要大约 1 小时才能为单个 COREUTIL 应用程序生成测试用例。我想知道它是否可以 运行 并行？（比如，多核甚至 GPU 上的多线程）？
大多数静态分析工具都是使用本质上是单线程的语言（C、C++、Java）构建的。
虽然在这些语言中提供了并行性支持，但作为一般规则，静态分析工具构建者不会利用它。部分问题在于此类工具中的并行性是高度不规则的，并且不会以易于找到的大块形式出现，从而降低开销，这是确保高效并行性的必要条件。这使得工具设计者很难 find/designate 这样的块，他们已经在与使他们的工具工作的难题作斗争。
我不认为 KLEE 本身是平行的。有工作将支持测试生成的分析分成大块，以交给平行的 运行 个 KLEE 副本（"Cloud9"）；这是一种划分工作的方法，但这些确实是很大的计算粒度，分布在独立处理器的云中。关键问题之一是 "load balancing"（为每个副本分配适当的工作量，以便充分利用并行性）。参见 http://dslab.epfl.ch/pubs/cloud9.pdf
（查看我的简介，了解一系列工具，这些工具具有明确的并行基础和基于 SMT 的细粒度计算）。
根据他们的论文 (OSDI'08)，符号执行工具 KLEE 需要大约 1 小时才能为单个 COREUTIL 应用程序生成测试用例。我想知道它是否可以 运行 并行？（比如，多核甚至 GPU 上的多线程）？
大多数静态分析工具都是使用本质上是单线程的语言（C、C++、Java）构建的。
虽然在这些语言中提供了并行性支持，但作为一般规则，静态分析工具构建者不会利用它。部分问题在于此类工具中的并行性是高度不规则的，并且不会以易于找到的大块形式出现，从而降低开销，这是确保高效并行性的必要条件。这使得工具设计者很难 find/designate 这样的块，他们已经在与使他们的工具工作的难题作斗争。
我不认为 KLEE 本身是平行的。有工作将支持测试生成的分析分成大块，以交给平行的 运行 个 KLEE 副本（"Cloud9"）；这是一种划分工作的方法，但这些确实是很大的计算粒度，分布在独立处理器的云中。关键问题之一是 "load balancing"（为每个副本分配适当的工作量，以便充分利用并行性）。参见 http://dslab.epfl.ch/pubs/cloud9.pdf
（查看我的简介，了解一系列工具，这些工具具有明确的并行基础和基于 SMT 的细粒度计算）。