병렬프로그램에서 경합 조건은 비결정적인 수행 결과를 초래하므로 디버깅을 위해 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하는 기존의 기법들은 병행성 정보 생성 시에 공유 자료구조를 사용하여 심각한 병목현상을 발생시키거나, 병행성 정보 비교 시에 내포병렬성의 정도에 의존하는 비효율적인 시간 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 개별 자료구조를 사용함으로써 병목현상을 제거하여 병행성 정보를 확장적으로 생성하며, 생성된 병행성 정보의 비교 시간을 상수적인 복잡도로 개선한 새로운 레이블링 기법을 제안한다. 그러므로 제안된 레이블링 기법의 확장성 및 효율성은 공유메모리와 메시지전달 프로그램뿐만 아니라 이를 혼합하여 사용하는 병렬프로그램에서도 효율적인 수행중 경합탐지를 가능하게 한다.
Race conditions, races in short, need to be detected for debugging parallel programs, because the races result in unintended non-deterministic executions. To detect the races in an execution of program, previous techniques use a centralized data structure which may incur serious bottleneck in generating concurrency information, or show inefficient time complexity which depends on the degree of nested parallelism in comparing any two of them. We propose a new labeling scheme in this paper, which is scalable in generating the concurrency information without bottleneck by using private data structure, and improves time complexity into constant in checking concurrency. The scalability and time efficiency therfore makes on-the-fly race detection efficient not only for programs with either shared-memory or message-passing, but also for programs with mixed model of the two.
