In our current work a library of formally verified software components is to be created, and assembled, using the Low-Level Virtual Machine (LLVM) intermediate form, into subsystems whose top-level assurance relies on the assurance of the individual components. We have thus undertaken a project to build a translator from LLVM to the applicative subset of Common Lisp accepted by the ACL2 theorem prover. Our translator produces executable ACL2 formal models, allowing us to both prove theorems about the translated models as well as validate those models by testing. The resulting models can be translated and certified without user intervention, even for code with loops, thanks to the use of the def::ung macro which allows us to defer the question of termination. Initial measurements of concrete execution for translated LLVM functions indicate that performance is nearly 2.4 million LLVM instructions per second on a typical laptop computer. In this paper we overview the translation process and illustrate the translator's capabilities by way of a concrete example, including both a functional correctness theorem as well as a validation test for that example.


翻译:在我们目前的工作中,将建立一个由正式核查的软件组件库,并使用低级虚拟机(LLVM)中间形式,将其组装成次系统,其顶级保证依赖于各个部件的保证。因此,我们开展了一个项目,从LLVM到CCL2理论验证者所接受的通用Lisp的辅助子集,从LLLVM到通用Lisp的辅助子集的翻译。我们的翻译制作了可执行的ACL2正式模型,使我们既可以证明关于翻译模型的理论,也可以通过测试来验证这些模型。所产生的模型可以在没有用户干预的情况下进行翻译和认证,即使是在有循环的代码的情况下,也可以进行翻译和认证,因为使用 def:ung gencolors(允许我们推迟终止问题)。对翻译LLLVM函数的具体执行的初步测量显示,在典型的膝上电脑上每秒近240万LVM指令。在本文中,我们通过一个具体的例子来概述翻译过程和说明翻译的能力,包括功能正确性标语以及验证试验。

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/
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员