論文の概要: FuzzyFlow: Leveraging Dataflow To Find and Squash Program Optimization
Bugs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16178v1
- Date: Wed, 28 Jun 2023 13:00:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 18:45:16.212298
- Title: FuzzyFlow: Leveraging Dataflow To Find and Squash Program Optimization
Bugs
- Title（参考訳）: FuzzyFlow: プログラム最適化バグの検索とスワッシュにDataflowを活用する
- Authors: Philipp Schaad and Timo Schneider and Tal Ben-Nun and Alexandru
Calotoiu and Alexandros Nikolaos Ziogas and Torsten Hoefler
- Abstract要約: FuzzyFlowはプログラム最適化をテストするために設計されたフォールトローカライゼーションとテストケース抽出フレームワークである。
我々は、データフロープログラム表現を活用して、完全に再現可能なシステム状態と最適化のエリア・オブ・エフェクトをキャプチャする。
テスト時間を削減するため,テスト入力を最小限に抑えるアルゴリズムを設計し,再計算のためのメモリ交換を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.47146416628965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The current hardware landscape and application scale is driving performance
engineers towards writing bespoke optimizations. Verifying such optimizations,
and generating minimal failing cases, is important for robustness in the face
of changing program conditions, such as inputs and sizes. However, isolation of
minimal test-cases from existing applications and generating new configurations
are often difficult due to side effects on the system state, mostly related to
dataflow. This paper introduces FuzzyFlow: a fault localization and test case
extraction framework designed to test program optimizations. We leverage
dataflow program representations to capture a fully reproducible system state
and area-of-effect for optimizations to enable fast checking for semantic
equivalence. To reduce testing time, we design an algorithm for minimizing test
inputs, trading off memory for recomputation. We demonstrate FuzzyFlow on
example use cases in real-world applications where the approach provides up to
528 times faster optimization testing and debugging compared to traditional
approaches.
- Abstract（参考訳）: 現在のハードウェアランドスケープとアプリケーションスケールは、パフォーマンスエンジニアをbespoke最適化を書くよう駆り立てています。
このような最適化の検証と、最小限の失敗事例の生成は、入力やサイズといったプログラム条件の変更に対して、堅牢性において重要である。
しかしながら、既存のアプリケーションから最小限のテストケースを分離し、新しい構成を生成することは、主にデータフローに関連するシステム状態に副作用があるため、しばしば困難である。
本稿では,プログラム最適化をテストするために設計された障害局所化およびテストケース抽出フレームワークであるFuzzyFlowを紹介する。
我々は、データフロープログラム表現を利用して、完全に再現可能なシステム状態をキャプチャし、その領域を最適化し、意味同値の高速チェックを可能にする。
テスト時間を削減するため,テスト入力を最小限に抑えるアルゴリズムを設計し,再計算のためのメモリ交換を行う。
FuzzyFlowは、従来のアプローチに比べて最大528倍高速な最適化テストとデバッギングを提供する実世界のアプリケーションのユースケースを例に示す。
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