A tool for formal verification of DSP assembly language programs
Notice bibliographique
Résumé
Formal verification has, in recent years, become widely used in the design and implementation of large integrated circuits, but its use in general software verification has been more limited. We have developed a new technique to verify assembly code for digital signal processors (DSPs) that makes significant steps into the realm of software verification and serves as a good building block for future verification efforts. In order to demonstrate the applicability of our approach, which takes inspiration from successful techniques applied in hardware verification, we have implemented a prototype tool to verify assembly code for a Fujitsu DSP chip. The approach we have created is based on symbolic simulation with uninterpreted functions and control flow analysis. DSP assembly language programs are an attractive target for formal verification. On one hand, DSP assembly language programs must often be modified for size and speed constraints which requires that the code be optimized by taking advantage of the idiosyncrasies of the chip. This optimization can make even small programs hard to reason about and debug. On the other hand, verification of optimized versus unoptimized versions of the same program can be simplified by exploiting the similarities between the two. This combination produces an application domain that is simultaneously challenging yet tractable. This thesis describes our verification approach and how we were able to successfully implement a prototype tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».