【摘 要】
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在当前的工业界,GPU程序的开发和维护已经成为了重要的新平台。机器学习的任务在GPU平台上能够获得更加优秀的效果。CUDA(Computer Unified Device Architecture)是n Vidia开
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在当前的工业界,GPU程序的开发和维护已经成为了重要的新平台。机器学习的任务在GPU平台上能够获得更加优秀的效果。CUDA(Computer Unified Device Architecture)是n Vidia开发的一个GPU计算平台。虽然CUDA已成为通用GPU计算的主要并行计算平台和编程模型,但CUDA引发的错误模式尚未有成熟的自动化解决方案。在此篇论文中,我们将提出一个轻量级的CUDA并发错误检测工具Simulee,通过自动生成触发内存访问的输入,追踪并分析实际被执行的CUDA程序语句序列,并基于该序列,收集不同线程的内存访问信息并做出是否存在并发错误的判断。为了从效能和效率两个维度评价Simulee的性能,本文还从Github上选择了7个流行的CUDA相关项目,来作为测试的对象。实验结果证明,Simulee可以从24个手动分析的并发bug中成功检测21个出来,同时还检测出了24个尚未发现的并发错误bug,其中的10个已经被开发者确认。与此同时,Simulee在检测中体现的性能都显著强于已知的CUDA并发错误检测的方案。
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