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DTS缺陷检测系统的并行分析方法研究的中期报告
一、研究背景
DTS（Deep-learningbasedTestingSystem）是一种基于深度学习的缺陷检测系统，主要用于软件测试中的缺陷预测和检测。该系统采用了深度神经网络模型来学习软件系统的结构特征，并通过训练模型来对软件系统进行缺陷预测和检测。
然而，DTS系统的训练过程需要耗费大量的时间和计算资源，尤其在处理大规模软件系统时更为明显。因此，为了提高DTS系统的训练效率和加速系统的运行，有必要采用并行分析方法来加速DTS系统的训练过程和缺陷检测效率。
二、研究内容
本项目以DTS系统为目标，采用并行分析方法，主要研究内容包括以下几个方面：
1.并行分析算法的设计和优化
针对DTS系统中的训练和缺陷检测过程，设计并行分析算法，并对其进行优化，以提高系统的效率和准确性。
2.基于GPU的并行计算实现
利用GPU的并行计算能力，对DTS系统中的训练和缺陷检测过程进行加速，提高系统的效率和速度。
3.分布式计算环境的构建
构建分布式计算环境，实现对DTS系统的并行计算和分析，提高系统的效率和计算资源利用率。
4.性能优化和测试
对优化后的DTS系统进行性能测试和优化，探索最佳的并行计算方法和算法，以最大化系统的运行效率和准确性。
三、研究进展
目前，我们已经实现了基于GPU的并行计算实现，对DTS系统中的训练过程进行了加速，提高了系统的效率和速度。同时，我们也在构建分布式计算环境的过程中进行了实践，以实现对DTS系统的并行计算和分析。
下一步，我们将继续深入研究和优化DTS系统的并行分析算法，同时进行性能优化和测试，探索最佳的并行计算方法和算法，以提高系统的运行效率和准确性。