Towards Porting Operating Systems with Program Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
The end of Moore’s Law has ushered in a diversity of hardware not seen in decades. Operating system (OS) (and system software) portability is accordingly becoming increasingly critical. Simultaneously, there has been tremendous progress in program synthesis. We set out to explore the feasibility of using modern program synthesis to generate the machine-dependent parts of an operating system. Our ultimate goal is to generate new ports automatically from descriptions of new machines. One of the issues involved is writing specifications, both for machine-dependent operating system functionality and for instruction set architectures. We designed two domain-specific languages: Alewife for machine-independent specifications of machine-dependent operating system functionality and Cassiopea for describing instruction set architecture semantics. Automated porting also requires an implementation. We developed a toolchain that, given an Alewife specification and a Cassiopea machine description, specializes the machine-independent specification to the target instruction set architecture and synthesizes an implementation in assembly language with a customized symbolic execution engine. Using this approach, we demonstrate the successful synthesis of a total of 140 OS components from two pre-existing OSes for four real hardware platforms. We also developed several optimization methods for OS-related assembly synthesis to improve scalability. The effectiveness of our languages and ability to synthesize code for all 140 specifications is evidence of the feasibility of program synthesis for machine-dependent OS code. However, many research challenges remain; we also discuss the benefits and limitations of our synthesis-based approach to automated OS porting.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».