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Vérification des optimisations du compilateur avec le cadre SSA

Un nouveau cadre garantit que les optimisations du compilateur préservent la justesse des programmes.

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Table des matières

Ces dernières années, les compilateurs optimisateurs sont devenus super importants dans le développement de logiciels. Les compilateurs prennent du code de haut niveau et le transforment en code de bas niveau qui peut tourner sur des ordis. Ils font souvent des améliorations pour que le code fonctionne plus vite ou utilise moins de mémoire. Une technique courante que les compilateurs utilisent pour optimiser le code s’appelle l’optimisation par "peephole". Cette méthode regarde des petites sections de code (ou "peepholes") et essaie de les remplacer par des versions plus efficaces sans changer le comportement du programme.

Mais, il est crucial de s'assurer que ces Optimisations n'introduisent pas de bugs ou d'erreurs. C'est là qu'intervient la Vérification Formelle. La vérification formelle est une méthode pour prouver qu’un programme se comporte comme prévu. Cet article explore un cadre pour vérifier les optimisations par peephole dans les compilateurs, en particulier pour un type spécifique de représentation intermédiaire connu sous le nom d’assignation unique statique (SSA).

Qu'est-ce qu'un Compilateur ?

Un compilateur est un outil qui traduit le code source écrit dans un langage de programmation en code machine ou en une représentation intermédiaire qui peut être exécutée par un ordi. Le but d'un compilateur est de produire un code efficace tout en maintenant la justesse du programme original.

Le Rôle des Optimisations

Les optimisations dans les compilateurs visent à améliorer la performance du code généré. Ces améliorations peuvent inclure la réduction du temps d'exécution d'un programme ou la diminution de la mémoire qu'il requiert. Les compilateurs optimisateurs analysent le code et appliquent différentes techniques pour l'améliorer.

Une des formes d'optimisation les plus simples est l'optimisation par peephole. Cette technique remplace de petites séquences d'instructions par des versions plus courtes ou plus rapides. Par exemple, si un morceau de code additionne la même valeur à une variable plusieurs fois, le compilateur pourrait combiner ces additions en une seule opération.

Comprendre l'Assignation Unique Statique (SSA)

L'assignation unique statique (SSA) est une représentation intermédiaire utilisée dans les compilateurs. Dans la SSA, chaque variable est assignée exactement une fois. Cette forme simplifie l'analyse du code par les compilateurs et permet d'appliquer des optimisations. La SSA rend l'analyse du flux de données dans le programme plus claire, permettant aux compilateurs de comprendre comment les variables sont utilisées et comment elles peuvent être optimisées.

Dans la SSA, chaque variable est définie à un endroit précis dans le code, et toutes les assignations à cette variable doivent avoir lieu après. Cette structure claire aide les compilateurs à prendre des décisions éclairées sur quelles parties du code peuvent être optimisées sans changer le comportement du programme.

Le Besoin de Vérification Formelle

Bien que les optimisations puissent améliorer la performance, elles peuvent aussi introduire des erreurs si elles ne sont pas gérées avec soin. Un compilateur peut modifier le code d'une manière qui le fait tourner plus vite, mais qui change sa fonctionnalité. C'est pourquoi la vérification formelle est essentielle. Elle permet aux développeurs de prouver que les optimisations préservent le comportement prévu du programme.

La vérification formelle peut être particulièrement complexe lorsqu'il s'agit d'optimisations comme l'optimisation par peephole, où les changements sont petits et localisés. Cependant, en utilisant des méthodes et des cadres avancés, les développeurs peuvent vérifier ces changements de manière systématique.

Le Cadre de Vérification

Le cadre discuté ici combine les forces de la SSA avec les capacités de la vérification formelle. Il permet de vérifier les optimisations par peephole directement dans le format SSA, garantissant que les changements effectués par le compilateur maintiennent la justesse du programme.

Caractéristiques Clés du Cadre

  1. Calcul de Base pour la SSA : Le cadre formalise un calcul de base qui est générique par rapport à la représentation intermédiaire. Cela signifie qu'il peut être adapté à différents types de représentations SSA, ce qui le rend polyvalent.

  2. Outils de Vérification Automatisés : Le cadre inclut des outils automatisés pour la vérification, facilitant la tâche des développeurs pour vérifier leurs optimisations sans avoir à tout faire manuellement.

  3. Mécanisation dans Lean : Le cadre utilise l'assistant de preuve Lean, qui permet aux développeurs d'écrire des preuves de manière structurée. Cela garantit que le processus de vérification est rigoureux et fiable.

  4. Interface Utilisateur Amicale : Le système fournit un moyen de traduire la syntaxe du cadre de compilateur MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) en calcul formalisé, le rendant accessible aux développeurs déjà familiers avec MLIR.

  5. Scalabilité : En se concentrant sur la représentation SSA, le cadre peut gérer des programmes plus grands et plus complexes sans devenir ingérable.

Le Processus de Vérification

Le processus de vérification peut être décomposé en plusieurs étapes :

  1. Traduction : Le code écrit dans un langage de haut niveau est d'abord traduit en une représentation SSA. Cette représentation permet une analyse plus facile des assignations et des utilisations de variables.

  2. Définir les Réécritures par Peephole : Le cadre permet aux développeurs de définir des optimisations spécifiques par peephole. Pour chaque optimisation, un côté gauche (lhs) représentant le code original et un côté droit (rhs) pour le code optimisé sont spécifiés.

  3. Obligations de Preuve : Pour chaque réécriture, le cadre génère des obligations de preuve. Ce sont des déclarations qui doivent être vraies pour que l'optimisation soit valide. Par exemple, la dénotation (signification) du code sur le lhs doit être égale à la dénotation du code sur le rhs.

  4. Utilisation de l'Automatisation : Le cadre automatise une grande partie du processus de preuve. Les développeurs peuvent utiliser des preuves automatisées pour gérer les cas simples, tandis que les cas plus complexes peuvent nécessiter une intervention manuelle.

  5. Vérification Finale : Une fois que toutes les obligations de preuve sont satisfaites, l'optimisation est vérifiée. Cela signifie que les changements effectués par l'optimisation par peephole ne modifient pas le comportement prévu du programme.

Exemples d'Optimisations

Réécritures de Bitvectors

Un domaine où les optimisations par peephole peuvent être appliquées est la manipulation de bitvectors, qui sont des séquences de bits utilisées pour représenter des données dans les ordinateurs. Le cadre permet de vérifier diverses opérations arithmétiques sur les bitvectors, comme l'addition et la multiplication.

Par exemple, considérons une opération qui additionne deux bitvectors. Si un développeur veut optimiser cette opération en réorganisant (par exemple, en changeant l'ordre de l'addition), le cadre peut vérifier que la nouvelle forme produit le même résultat que l'original.

Flux de Contrôle Structuré

Un autre aspect du cadre est sa capacité à gérer le flux de contrôle structuré. Cela inclut des opérations comme les boucles et les conditions if, qui peuvent compliquer la transformation du code. Le cadre fournit des moyens de définir et d'optimiser ces structures de contrôle tout en garantissant que le processus de vérification reste intact.

Par exemple, quand un développeur veut optimiser une structure de boucle, le cadre peut vérifier que la boucle se comporte correctement après l'optimisation, maintenant ainsi la justesse globale du programme.

Chiffrement Homomorphe Total

Un cas d'utilisation particulier pour le cadre est dans le domaine du chiffrement homomorphe total (FHE). Le FHE permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer d'abord. C'est une propriété critique pour les applications préservant la vie privée.

Dans le contexte du FHE, le cadre peut être utilisé pour optimiser le code qui implémente ces opérations de chiffrement. En garantissant que ces optimisations ne changent pas la manière dont le chiffrement fonctionne, les développeurs peuvent améliorer la performance tout en maintenant la sécurité.

Conclusion

Le besoin d'optimisations de compilateur efficaces et fiables est en hausse avec l'augmentation des demandes en logiciels. Le cadre pour vérifier les optimisations par peephole en SSA permet aux développeurs de s'assurer que leurs optimisations préservent la justesse de leurs programmes. En combinant des outils de vérification puissants avec une interface conviviale, ce cadre ouvre la voie à des avancées dans la technologie des compilateurs.

À mesure que les techniques d'optimisation deviennent plus sophistiquées, des cadres comme celui-ci joueront un rôle crucial pour garantir que les logiciels restent à la fois performants et fiables. L'exploration de nouveaux domaines, comme le chiffrement homomorphe total et des structures de données complexes comme les bitvectors, démontre la polyvalence et le potentiel du cadre pour des applications concrètes.

Ce cadre de vérification représente un pas en avant significatif dans le domaine des optimisations de compilateur, fournissant aux développeurs les outils nécessaires pour produire un code optimisé de haute qualité.

Source originale

Titre: Verifying Peephole Rewriting In SSA Compiler IRs

Résumé: There is an increasing need for domain-specific reasoning in modern compilers. This has fueled the use of tailored intermediate representations (IRs) based on static single assignment (SSA), like in the MLIR compiler framework. Interactive theorem provers (ITPs) provide strong guarantees for the end-to-end verification of compilers (e.g., CompCert). However, modern compilers and their IRs evolve at a rate that makes proof engineering alongside them prohibitively expensive. Nevertheless, well-scoped push-button automated verification tools such as the Alive peephole verifier for LLVM-IR gained recognition in domains where SMT solvers offer efficient (semi) decision procedures. In this paper, we aim to combine the convenience of automation with the versatility of ITPs for verifying peephole rewrites across domain-specific IRs. We formalize a core calculus for SSA-based IRs that is generic over the IR and covers so-called regions (nested scoping used by many domain-specific IRs in the MLIR ecosystem). Our mechanization in the Lean proof assistant provides a user-friendly frontend for translating MLIR syntax into our calculus. We provide scaffolding for defining and verifying peephole rewrites, offering tactics to eliminate the abstraction overhead of our SSA calculus. We prove correctness theorems about peephole rewriting, as well as two classical program transformations. To evaluate our framework, we consider three use cases from the MLIR ecosystem that cover different levels of abstractions: (1) bitvector rewrites from LLVM, (2) structured control flow, and (3) fully homomorphic encryption. We envision that our mechanization provides a foundation for formally verified rewrites on new domain-specific IRs.

Auteurs: Siddharth Bhat, Alex Keizer, Chris Hughes, Andrés Goens, Tobias Grosser

Dernière mise à jour: 2024-07-04 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.03685

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03685

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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