論文の概要: An Analysis of Bugs In Persistent Memory Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10493v1
- Date: Wed, 19 Jul 2023 23:12:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 17:04:02.689993
- Title: An Analysis of Bugs In Persistent Memory Application
- Title(参考訳): 永続メモリアプリケーションにおけるバグの解析
- Authors: Jahid Hasan
- Abstract要約: 我々は,NVMレベルのハッシュPMアプリケーションをテストするために,オープンソースの自動バグ検出ツール(AGAMOTTO)を評価した。
私たちの忠実な検証ツールは、PMDKライブラリで65の新しいNVMレベルのハッシュバグを発見しました。
本稿では,PM-Aware 探索アルゴリズムを用いたディープQ学習探索アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the years of challenges on detecting the crash consistency of
non-volatile persistent memory (PM) bugs and developing new tools to identify
those bugs are quite stretching due to its inconsistent behavior on the file or
storage systems. In this paper, we evaluated an open-sourced automatic bug
detector tool (i.e. AGAMOTTO) to test NVM level hashing PM application to
identify performance and correctness PM bugs in the persistent (main) memory.
Furthermore, our faithful validation tool able to discovered 65 new NVM level
hashing bugs on PMDK library and it outperformed the number of bugs (i.e. 40
bugs) that WITCHER framework was able to identified. Finally, we will propose a
Deep-Q Learning search heuristic algorithm over the PM-Aware search algorithm
in the state selection process to improve the searching strategy efficiently.
- Abstract(参考訳): 非揮発性永続メモリ(pm)バグのクラッシュ一貫性の検出と、それらのバグを特定するための新しいツールの開発に関する長年の課題は、ファイルやストレージシステムにおける一貫性のない動作のために、かなり伸びています。
本稿では,NVMレベルのハッシュPMアプリケーションをテストするために,オープンソースの自動バグ検出ツール(AGAMOTTO)を評価した。
さらに、我々の忠実な検証ツールは、PMDKライブラリで65の新しいNVMレベルのハッシュバグを発見し、WITCHERフレームワークが特定できたバグの数(40バグ)を上回っました。
最後に,PM-Aware 探索アルゴリズム上での深層Q学習探索ヒューリスティックアルゴリズムを提案し,探索戦略を効率的に改善する。
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