Verifying a numerical algorithm in a large scientific simulation framework is challenging: the framework is too big to model-check, and the unit tests exercise only sampled inputs. We report a case study in which we developed a new cloud-in-cell (CIC) deposition algorithm for Flash-X, a large-scale multiphysics simulation framework, keeping the CIVL model checker in the development loop. Rather than verify the algorithm within Flash-X's hefty infrastructure, we extract only the interfaces that the algorithm needs into a small, self-contained C model, which abstracts away implementation details of the Flash-X infrastructure that are unrelated to the new algorithm. The new algorithm is then built and checked within this C model. The CIVL model checker enables verification of the required physical properties of the CIC deposition algorithm using symbolic values for the particle positions. It proves two physical properties---mass conservation and the deposition location---for the continuum of admissible positions in the simulation domain. CIVL also verifies the algorithm's memory safety and freedom from MPI deadlocks and data race conditions over all rank distributions within specified bounds. Writing the verifying properties first and continuously checking them at each stage of the bottom-up prototyping workflow turned CIVL into a design guardrail that greatly increased confidence in the extended algorithm. During our case study, CIVL surfaced a concurrency defect in the algorithm that our random-seed-based tests failed to exercise. This paper shows our workflow, with the goal of helping readers understand its benefits, cost, and tradeoffs compared with testing.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
Nature速递:基于大语言模型的自动化学研究
专知会员服务
35+阅读 · 2024年1月5日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
超全总结:神经网络加速之量化模型 | 附带代码
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
46+阅读 · 2022年9月6日
VIP会员
最新内容
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:47
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
9+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
9+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
9+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
9+阅读 · 10月12日
相关VIP内容
Nature速递:基于大语言模型的自动化学研究
专知会员服务
35+阅读 · 2024年1月5日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员