論文の概要: In industrial embedded software, are some compilation errors easier to localize and fix than others?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14823v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 08:20:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 14:51:00.753457
- Title: In industrial embedded software, are some compilation errors easier to localize and fix than others?
- Title(参考訳): インダストリアル組み込みソフトウェアでは、いくつかのコンパイルエラーはローカライズや修正が他よりも容易か?
- Authors: Han Fu, Sigrid Eldh, Kristian Wiklund, Andreas Ermedahl, Philipp Haller, Cyrille Artho,
- Abstract要約: 製品ソースコードから4つのプロジェクトから40000以上のビルドを収集し、コンパイルエラーを14のエラータイプに分類しました。
最も一般的な5つは、すべてのコンパイルエラーの99%であることを示す。
私たちの研究は、最も一般的な産業的なコンパイルエラーを修正するのに必要な人的労力に関する洞察も提供しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.627308316856397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Industrial embedded systems often require specialized hardware. However, software engineers have access to such domain-specific hardware only at the continuous integration (CI) stage and have to use simulated hardware otherwise. This results in a higher proportion of compilation errors at the CI stage than in other types of systems, warranting a deeper study. To this end, we create a CI diagnostics solution called ``Shadow Job'' that analyzes our industrial CI system. We collected over 40000 builds from 4 projects from the product source code and categorized the compilation errors into 14 error types, showing that the five most common ones comprise 89 % of all compilation errors. Additionally, we analyze the resolution time, size, and distance for each error type, to see if different types of compilation errors are easier to localize or repair than others. Our results show that the resolution time, size, and distance are independent of each other. Our research also provides insights into the human effort required to fix the most common industrial compilation errors. We also identify the most promising directions for future research on fault localization.
- Abstract(参考訳): 産業用組み込みシステムは、しばしば特別なハードウェアを必要とする。
しかし、ソフトウェアエンジニアは、継続的インテグレーション(CI)の段階でのみ、そのようなドメイン固有のハードウェアにアクセスでき、それ以外はシミュレートされたハードウェアを使用する必要がある。
この結果、CI段階でのコンパイルエラーの比率は他のタイプのシステムよりも高くなり、より深い研究が保証される。
この目的のために、産業用CIシステムを分析する '`Shadow Job'' と呼ばれるCI診断ソリューションを作成しました。
製品ソースコードから4つのプロジェクトから40000以上のビルドを収集し、コンパイルエラーを14のエラータイプに分類しました。
さらに、各エラータイプ毎の解像度時間、サイズ、距離を分析し、異なるタイプのコンパイルエラーが他のエラーよりもローカライズや修正が容易かどうかを確認する。
その結果, 解像度時間, サイズ, 距離は互いに独立であることがわかった。
私たちの研究は、最も一般的な産業的なコンパイルエラーを修正するのに必要な人的労力に関する洞察も提供しています。
また,今後の断層局所化研究の最も有望な方向性を明らかにした。
関連論文リスト
- BEC: Bit-Level Static Analysis for Reliability against Soft Errors [0.26107298043931204]
ソフトエラーに対するプログラムの信頼性を理解し改善するためのビットレベルエラー照合(BEC)静的プログラム解析を提案する。
BEC分析はレジスタファイル内の各ビットの破損を追跡し、コンパイル時にその意味によって破損の影響を分類する。
提案手法は汎用的であり,特定のコンピュータアーキテクチャに限定されない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T09:03:47Z) - DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [89.13051256657995]
DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。
C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。
ゼロショットシナリオで2つの商用モデルと3つのオープンソースモデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T15:46:38Z) - The Devil Is in the Command Line: Associating the Compiler Flags With
the Binary and Build Metadata [0.0]
コンパイラフラグの望ましくない組み合わせによる欠陥は、非自明なソフトウェアプロジェクトでは一般的である。
コンパイラがどのようにコンパイルされ、ソフトウェアシステムがリンクされたかの問い合わせ可能なデータベースは、早期に欠陥を検出するのに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T22:27:32Z) - Guess & Sketch: Language Model Guided Transpilation [59.02147255276078]
学習されたトランスパイレーションは、手作業による書き直しやエンジニアリングの取り組みに代わるものだ。
確率的ニューラルネットワークモデル(LM)は、入力毎に可塑性出力を生成するが、正確性を保証するコストがかかる。
Guess & Sketch は LM の特徴からアライメントと信頼性情報を抽出し、意味的等価性を解決するためにシンボリック・ソルバに渡す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T15:42:18Z) - Dcc --help: Generating Context-Aware Compiler Error Explanations with
Large Language Models [53.04357141450459]
dcc --helpはCS1とCS2のコースにデプロイされ、2565人の学生が10週間で64,000回以上このツールを使っている。
LLMが生成した説明は、コンパイル時間の90%と実行時の75%で概念的に正確であるが、コードに解決策を提供しない命令を無視することが多かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T02:36:19Z) - A Survey of Modern Compiler Fuzzing [0.0]
この調査は、コンパイラの欠陥を理解し、対処するための研究成果の概要を提供する。
研究者は、その症状や根本原因など、コンパイラーのバグに関する調査と専門知識をカバーしている。
さらに、テストプログラムの構築やテストオラクルの設計など、ファジング技術を設計する研究者の取り組みについても取り上げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T06:03:51Z) - HDCC: A Hyperdimensional Computing compiler for classification on
embedded systems and high-performance computing [58.720142291102135]
この研究は、HDC分類メソッドの高レベルな記述を最適化されたCコードに変換する最初のオープンソースコンパイラである、ネームコンパイラを紹介している。
nameは現代のコンパイラのように設計されており、直感的で記述的な入力言語、中間表現(IR)、再ターゲット可能なバックエンドを備えている。
これらの主張を裏付けるために,HDC文献で最もよく使われているデータセットについて,HDCCを用いて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T19:16:03Z) - Fast and Accurate Error Simulation for CNNs against Soft Errors [64.54260986994163]
本稿では,誤りシミュレーションエンジンを用いて,コナールニューラルネットワーク(CNN)の信頼性解析のためのフレームワークを提案する。
これらの誤差モデルは、故障によって誘導されるCNN演算子の出力の破損パターンに基づいて定義される。
提案手法は,SASSIFIの欠陥効果の約99%の精度と,限定的なエラーモデルのみを実装した44倍から63倍までのスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-04T19:45:02Z) - DeepFD: Automated Fault Diagnosis and Localization for Deep Learning
Programs [15.081278640511998]
DeepFDは学習ベースの障害診断およびローカライゼーションフレームワークである。
フォールトローカライゼーションタスクを学習問題にマップする。
52%の欠陥DLプログラムを正しく診断し、最先端の成果によって達成された約半分(27%)と比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-04T08:15:56Z) - Large-scale Crash Localization using Multi-Task Learning [3.4383679424643456]
我々は,スタックトレースにおける非難フレームを識別するための,新しいマルチタスクシーケンスラベリング手法を開発した。
当社のモデルは、4つの人気のあるMicrosoftアプリケーションから100万以上の現実世界のクラッシュで評価しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T10:26:57Z) - OutlierNets: Highly Compact Deep Autoencoder Network Architectures for
On-Device Acoustic Anomaly Detection [77.23388080452987]
人間のオペレーターはしばしば異常な音で産業機械を診断する。
ディープラーニングによる異常検出手法は、工場でのデプロイメントを禁止する膨大な計算リソースを必要とすることが多い。
ここでは、マシン駆動設計探索戦略を探求し、非常にコンパクトなディープコンボリューションオートエンコーダネットワークアーキテクチャのファミリーであるOutlierNetsを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T04:09:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。