論文の概要: TensorBound: Characterizing Tensor Binding Failures in AI Compiler and Runtime Stacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37838v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 18:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-03 19:33:18.978091
• Title: TensorBound: Characterizing Tensor Binding Failures in AI Compiler and Runtime Stacks
• Title（参考訳）: TensorBound: AIコンパイラとランタイムスタックのテンソルバインディング障害を特徴付ける
• Abstract要約: IREE および XLA および PyTorch 生態系におけるテンソル結合異常の実証的研究を行った。 この研究は264の報告を分析し、149の個別の修復原因を再構築した。 これらのパターンは、バインディング事実を保存し、使用する条件をチェックする必要性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.347513722672205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI compiler and runtime stacks must preserve bindings between tensor values and their operations, storage, and execution state. These bindings can fail while the underlying objects remain present, with symptoms appearing in another layer. We present TensorBound, an empirical study of tensor binding failures in IREE and the XLA and PyTorch ecosystems. The study analyzes 264 reports and reconstructs 149 distinct repaired causes through source tracing and comparisons of pre-fix and repaired revisions. Each reconstruction connects the first invalid decision to its violated condition, physical effect, and repair. Missing eligibility checks, incorrect mappings or translations, and lost or omitted relations account for 69.1% of repaired causes. These patterns highlight the need to preserve binding facts and check the conditions for their use. The 101 first invalid decisions in compiler code identify candidate checking points before execution. Four archived IREE diagnostic attempts distinguish effect localization from source-based cause explanation. Together, these findings motivate transition-specific checks that preserve binding facts across representations and enforce the required conditions at consuming decisions.
• Abstract（参考訳）: AIコンパイラとランタイムスタックは、テンソル値とその操作、ストレージ、実行状態の間のバインディングを保持する必要がある。 これらの結合は、他の層に症状が現れることなく、基礎となるオブジェクトが残っている間に失敗する可能性がある。 我々は、IREEおよびXLAおよびPyTorchエコシステムにおけるテンソル結合障害の実証的研究であるTensorBoundを紹介する。 この研究は、ソーストレースと修正前と修復後の比較を通じて、264の報告を分析し、129の個別の修正原因を再構築する。 各再構成は、最初の無効な決定を、その違反した状態、物理的効果、修復に結び付ける。 失った適性チェック、誤った地図や翻訳、失いまたは省略された関係は、修復された原因の69.1%を占めている。 これらのパターンは、バインディング事実を保存し、使用する条件をチェックする必要性を強調します。 101の最初の無効な決定は、コンパイラコードで実行前に候補チェックポイントを特定することである。 4つのアーカイブされたIREE診断試みは、ソースに基づく原因説明と効果ローカライゼーションを区別する。 これらとともに、これらの発見は、表現全体にわたる束縛事実を保存し、決定を消費するために必要な条件を強制する移行特異的なチェックを動機付けている。

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