可满足性求解器算法基于GPU的加速研究

摘要

可满足性求解(SAT)问题被广泛应用于软件验证、理论证明、微处理器验证、模块验证等领域,工业应用实例问题求解变量规模已达到百万数量级,传统的基于CPU的串行和并行SAT求解方法已无法满足如此规模的问题求解。不同于以往的并行SAT研究,利用GPU并行处理的特点和SAT算法的特点,将SAT算法中最耗时的BCP(Boolean Constraint Propagation)过程并行化,设计实现了基于GPU的BCP过程GP_BCP(GPU Paralleled BCP),从而将BCP过程的性能提高了5.4～10.3倍。