Automatic Verification of Sequential Consistency for Unbounded Addresses and Data Values ⋆
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sequential consistency is the archetypal correctness condition for thememory protocols of shared-memory multiprocessors. Typically, such protocols are parameterized by the number of processors, the number of addresses, and thenumber of distinguishable data values, and typically, automatic protocol verification analyzes only concrete instances of the protocol with small values (generally < 3) for the protocol parameters. This paper presents a fully automatic method forproving the sequential consistency of an entire parameterized family of protocols, with the number of processors fixed, but the number of addresses and data val-ues being unbounded parameters. Using some practical, reasonable assumptions (data independence, processor symmetry, location symmetry, simple store order-ing, some syntactic restrictions), the method automatically generates a finite-state abstract protocol from the parameterized protocol description; proving sequentialconsistency of the abstract model, via known methods, guarantees sequential consistency of the entire protocol family. The method is sound, but incomplete, butwe argue that it is likely to apply to most real protocols. We present experimental results showing the effectiveness of our method on parameterized versions of thePiranha shared memory protocol and an extended version of a directory protocol from the University of Wisconsin Multifacet Project. 1 Introduction Shared-memory multiprocessors are the dominant form of multiprocessing. In such sys-tems, the processors share a single address space and interact by reading/writing to a shared memory system. A memory model is the correctness condition for the memorysystem, defining the processor-visible behavior of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».