Evaluación de técnicas de detección de errores en programas concurrentes
Notice bibliographique
Résumé
Una característica fundamental de los sistemas de software es que se construyen desde el principio sabiendo que deberán incorporar cambios a lo largo de su ciclo de vida. Todos los libros que tratan sobre ingeniería de software coinciden en que los sistemas son evolutivos. Incluso al evaluar el esfuerzo que se debe invertir en un proyecto de software, se considera que un 20% está en el desarrollo y 80% se aplica al mantenimiento (Pfleeger & Atlee, 2009). Ian Sommerville estima que el 17% del esfuerzo de mantenimiento se invierte en localizar y eliminar los posibles defectos de los programas (Sommerville, 2006). Por ello, conseguir programas libres de errores es uno de los principales objetivos que se plantea (o se debería plantear) el desarrollador frente a cualquier proyecto de software. Por otro lado, las limitaciones a la integración impuestas por factores físicos como son la temperatura y el consumo de energía, se han traducido en la integración de unidades de cómputo en un único chip, dando lugar a los procesadores de múltiples núcleos. Para obtener la máxima eficiencia de estas arquitecturas, es necesario el desarrollo de programas concurrentes (Grama, Gupta, Karypis, & Kumar, 2003). A diferencia de los programas secuenciales, en un programa concurrente existen múltiples hilos en ejecución accediendo a datos compartidos. El orden en que ocurren estos accesos a memoria puede variar entre ejecuciones, haciendo que los errores sean más difíciles de detectar y corregir. En cómputo de altas prestaciones donde los tiempos de ejecución de las aplicaciones pueden variar de un par de horas hasta días, la presencia de un error no detectado en la etapa de desarrollo adquiere una importancia mayor. Por este motivo, resulta indispensable contar con herramientas que ayuden al programador en la tarea de verificar los algoritmos concurrentes y desarrollar tecnología robusta para tolerar los errores no detectados. En este contexto, la eficiencia de los programas monitorizados se ve comprometida por el overhead que introduce el proceso de monitorización. Este trabajo forma parte de las investigaciones para la tesis doctoral del autor en el tema "Software para arquitecturas basadas en procesadores de múltiples núcleos. Detección automática de errores de concurrencia". Como tal, su aporte constituye un estudio de las técnicas y métodos vigentes en la comunidad científica aplicados a la detección y corrección de errores de programación en programas concurrentes. Las siguientes secciones constituyen una introducción al proceso de detectar, localizar y corregir errores de software en programas secuenciales y se explican las complicaciones introducidas por los programas concurrentes. El Capítulo 2 trata los distintos errores que se pueden manifestar en programas concurrentes. El Capítulo 3 resume los antecedentes en técnicas de detección y corrección de errores de concurrencia y se justifica la elección de las violaciones de atomicidad como caso de error más general. El Capítulo 4 explica las características de un algoritmo de detección de violaciones de atomicidad, y da detalles de su implementación. El Capítulo 5 contiene las características de la plataforma de experimentación y de la metodología empleada. El Capítulo 6 proporciona los resultados del trabajo experimental. Finalmente, se presentan las conclusiones del trabajo y se proponen las líneas de investigación futuras.
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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 | 0,034 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».