論文の概要: Automatically Detecting Heterogeneous Bugs in High-Performance Computing Scientific Software

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09872v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 22:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 14:00:28.146636
• Title: Automatically Detecting Heterogeneous Bugs in High-Performance Computing Scientific Software
• Title（参考訳）: 高性能コンピューティング科学ソフトウェアにおける異種バグの自動検出
• Authors: Matthew Davis, Aakash Kulkarni, Ziyan Chen, Yunhan Qiao, Christopher Terrazas, Manish Motwani,
• Abstract要約: 異なるプラットフォーム間でのデータ移動を管理する際に、不均一なバグが発生する。 HeteroBugDetectは、HPC科学応用におけるプラットフォーム依存の異種バグを検出するための自動アプローチである。 分子動力学シミュレータLAMMPSでHeteroBugDetectを評価し,複数の異種バグを検出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.385325267295576
• License:
• Abstract: Scientific advancements rely on high-performance computing (HPC) applications that model real-world phenomena through simulations. These applications process vast amounts of data on specialized accelerators (eg., GPUs) using special libraries. Heterogeneous bugs occur in these applications when managing data movement across different platforms, such as CPUs and GPUs, leading to divergent behavior when using heterogeneous platforms compared to using only CPUs. Existing software testing techniques often fail to detect such bugs because either they do not account for platform-specific characteristics or target specific platforms. To address this problem, we present HeteroBugDetect, an automated approach to detect platform-dependent heterogeneous bugs in HPC scientific applications. HeteroBugDetect combines natural-language processing, off-target testing, custom fuzzing, and differential testing to provide an end-to-end solution for detecting platform-specific bugs in scientific applications. We evaluate HeteroBugDetect on LAMMPS, a molecular dynamics simulator, where it detected multiple heterogeneous bugs, enhancing its reliability across diverse HPC environments.
• Abstract（参考訳）: 科学的進歩は、シミュレーションを通じて現実世界の現象をモデル化する高性能コンピューティング(HPC)アプリケーションに依存している。 これらのアプリケーションは、特別なライブラリを使用して、特別なアクセラレータ(GPUなど)上の膨大なデータを処理します。 これらのアプリケーションでは、CPUやGPUなど、さまざまなプラットフォーム間でのデータ移動を管理する際に、不均一なバグが発生する。 既存のソフトウェアテスト技術は、プラットフォーム固有の特性を考慮せず、特定のプラットフォームをターゲットにしているため、そのようなバグを検出するのに失敗することが多い。 この問題に対処するため,HPC科学応用におけるプラットフォームに依存した異種バグの自動検出手法であるHeteroBugDetectを提案する。 HeteroBugDetectは自然言語処理、オフターゲットテスト、カスタムファジング、ディファレンシャルテストを組み合わせて、科学的応用におけるプラットフォーム固有のバグを検出するエンドツーエンドソリューションを提供する。 分子動力学シミュレータLAMMPS上でHeteroBugDetectを評価し,複数の異種バグを検出し,多様なHPC環境における信頼性を高めた。

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