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Enregistrement W4386442953 · doi:10.1145/3617172

On the Caching Schemes to Speed Up Program Reduction

2023· article· en· W4386442953 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Software Engineering and Methodology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceReduction (mathematics)DebuggingCompilerCacheParallel computingProcess (computing)ENCODEMemory footprintEncoding (memory)Compile timeComputationTheoretical computer scienceComputer engineeringAlgorithmProgramming languageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program reduction is a highly practical, widely demanded technique to help debug language tools, such as compilers, interpreters and debuggers. Given a program P that exhibits a property ψ, conceptually, program reduction iteratively applies various program transformations to generate a vast number of variants from P by deleting certain tokens and returns the minimal variant preserving ψ as the result. A program reduction process inevitably generates duplicate variants, and the number of them can be significant. Our study reveals that on average 61.8% and 24.3% of the generated variants in two representative program reducers HDD and Perses, respectively, are duplicates. Checking them against ψ is thus redundant and unnecessary, which wastes time and computation resources. Although it seems that simply caching the generated variants can avoid redundant property tests, such a trivial method is impractical in the real world due to the significant memory footprint. Therefore, a memory-efficient caching scheme for program reduction is in great demand. This study is the first effort to conduct a systematic, extensive analysis of memory-efficient caching schemes for program reduction. We first propose to use two well-known compression methods, ZIP and SHA , to compress the generated variants before they are stored in the cache. Furthermore, our keen understanding on the program reduction process motivates us to propose a novel, domain-specific, both memory and computation-efficient caching scheme, R efreshable C ompact C aching ( RCC ). Our key insight is two-fold: ① by leveraging the correlation between variants and the original program P , we losslessly encode each variant into an equivalent , compact , canonical representation; ② periodically, stale cache entries, which will never be accessed, are timely removed to minimize the memory footprint over time. Our extensive evaluation on 31 real-world C compiler bugs demonstrates that caching schemes help avoid issuing redundant queries by 61.8% and 24.3% in HDD and Perses, respectively; correspondingly, the runtime performance is notably boosted by 22.8% and 18.2%. With regard to the memory efficiency, all three methods use less memory than the state-of-the-art string-based scheme STR . Specifically, ZIP and SHA cut down the memory footprint by more than 80% and 90% in both Perses and HDD compared to STR ; moreover, the highly-scalable, domain-specific RCC dominates peer schemes, and outperforms the SHA by 96.4% and 91.74% in HDD and Perses, respectively.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,227 · 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