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Enregistrement W3211705538 · doi:10.1145/3477082

TaDA Live: Compositional Reasoning for Termination of Fine-grained Concurrent Programs

2021· article· en· W3211705538 sur OpenAlexaff
Emanuele D’Osualdo, Julian Sutherland, Azadeh Farzan, Philippa Gardner

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Programming Languages and Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHorizon 2020Engineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean CommissionUK Research and Innovation
Mots-clésLivenessComputer scienceBlocking (statistics)CorrectnessSeparation logicAbstractionProgramming languageImplementationMutual exclusionConcurrencyTheoretical computer scienceModel checkingDistributed computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present TaDA Live, a concurrent separation logic for reasoning compositionally about the termination of blocking fine-grained concurrent programs. The crucial challenge is how to deal with abstract atomic blocking : that is, abstract atomic operations that have blocking behaviour arising from busy-waiting patterns as found in, for example, fine-grained spin locks. Our fundamental innovation is with the design of abstract specifications that capture this blocking behaviour as liveness assumptions on the environment. We design a logic that can reason about the termination of clients that use such operations without breaking their abstraction boundaries, and the correctness of the implementations of the operations with respect to their abstract specifications. We introduce a novel semantic model using layered subjective obligations to express liveness invariants and a proof system that is sound with respect to the model. The subtlety of our specifications and reasoning is illustrated using several case studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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