Автор: Денис Аветисян
Новый подход, основанный на машинном обучении, позволяет автоматически создавать сложные тестовые примеры для проверки аппаратных проектов.
Представлена система EvolveGen, использующая обучение с подкреплением для генерации бенчмарков на уровне алгоритмических описаний, предназначенных для формальной верификации аппаратного обеспечения.
Несмотря на прогресс в формальной верификации аппаратного обеспечения, разработка качественных тестовых примеров остается критической проблемой. В данной работе представлена система ‘EvolveGen: Algorithmic Level Hardware Model Checking Benchmark Generation through Reinforcement Learning’, использующая обучение с подкреплением и высокоуровневый синтез для автоматической генерации разнообразных и сложных тестовых задач для проверки аппаратных проектов. Предложенный подход позволяет создавать пары функционально эквивалентных, но структурно различных схем, выявляя узкие места современных верификаторов. Сможет ли EvolveGen стать основой для более эффективной и всесторонней оценки новых методов формальной верификации?
Проблема масштабируемой верификации: вызов системе
Современные аппаратные разработки демонстрируют экспоненциальный рост сложности, что ставит под вопрос эффективность традиционных методов функциональной верификации. Увеличение количества транзисторов и взаимосвязей между ними приводит к взрывному росту пространства состояний, которое необходимо исследовать для обнаружения ошибок и уязвимостей. Подходы, успешно применявшиеся для менее сложных систем, оказываются неспособными справиться с масштабом и разнообразием современных чипов, требуя разработки принципиально новых алгоритмов и инструментов для обеспечения надежности и безопасности аппаратного обеспечения. Эта тенденция стимулирует поиск инновационных решений, направленных на автоматизацию процесса верификации и повышение эффективности покрытия тестовыми случаями.
Современные аппаратные системы становятся настолько сложными, что традиционные методы функциональной верификации сталкиваются с серьезными трудностями при исследовании всех возможных состояний системы. Эта проблема обусловлена экспоненциальным ростом «пространства состояний» — количества различных комбинаций сигналов и данных, которые система может принять. Невозможность всестороннего анализа этого пространства создает благоприятную почву для возникновения ошибок и уязвимостей, которые могут остаться незамеченными на этапе разработки и проявиться уже в процессе эксплуатации. В результате, даже незначительные дефекты в дизайне могут привести к серьезным последствиям, включая сбои в работе, потерю данных или компрометацию безопасности. Поиск и устранение таких ошибок требует разработки новых, более эффективных методов верификации, способных преодолеть ограничения существующих подходов.
Основная проблема современной верификации аппаратного обеспечения заключается в создании тестовых сценариев, способных выявить скрытые дефекты в чрезвычайно сложных системах. Традиционные методы часто не могут эффективно исследовать всё пространство возможных состояний, оставляя пробелы в покрытии и потенциальные уязвимости. Для преодоления этих ограничений требуются инновационные подходы к генерации тестов, обеспечивающие их разнообразие и сложность. Особенно важно создавать сценарии, которые не просто проверяют ожидаемое поведение, но и провоцируют граничные условия и непредсказуемые ситуации, выявляя ошибки, которые иначе могли бы остаться незамеченными до момента эксплуатации устройства. Разработка таких тестов требует использования продвинутых алгоритмов и, возможно, применения методов машинного обучения для автоматического поиска наиболее эффективных сценариев.
EvolveGen: рождение нового подхода к верификации
EvolveGen — это автоматизированный фреймворк, предназначенный для генерации сложных тестовых сценариев (бенчмарков) для верификации аппаратного обеспечения. В основе системы лежит обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), позволяющее ей самостоятельно разрабатывать и оптимизировать тесты, направленные на выявление потенциальных ошибок в проектируемых схемах. В отличие от традиционных методов, требующих ручного создания тестов, EvolveGen способен автоматически адаптироваться к особенностям конкретного аппаратного обеспечения и генерировать бенчмарки, эффективно покрывающие различные граничные условия и сложные сценарии работы.
В EvolveGen для представления проверяемого высокоуровневого дизайна используется граф вычислений (Computation Graph). Этот граф моделирует взаимосвязи между операциями и данными в проверяемом коде, что позволяет системе идентифицировать и фокусироваться на критических участках, оказывающих наибольшее влияние на функциональность. Посредством анализа этого графа, EvolveGen может целенаправленно генерировать тестовые примеры, которые охватывают наиболее сложные и потенциально проблемные части дизайна, обеспечивая более эффективную верификацию по сравнению с подходами, основанными на случайном тестировании или полном переборе.
Система EvolveGen использует подход на основе «многоруких бандитов», управляемый обучением с подкреплением, для интеллектуального исследования различных алгоритмических абстракций и генерации разнообразных тестовых случаев. В рамках этого подхода, алгоритм динамически выбирает наиболее перспективные абстракции для тестирования, основываясь на собранной статистике об их эффективности. Результаты показывают, что данная методика позволяет достичь коэффициента качества (Quality Ratio, QR) как минимум на порядок выше, чем у существующих инструментов верификации оборудования, что свидетельствует о значительном повышении эффективности поиска критических ошибок в процессе верификации.
Интеллектуальное исследование с помощью графов вычислений: раскрываем суть системы
Представление в виде графа вычислений (Computation Graph) в EvolveGen позволяет идентифицировать ключевые зависимости внутри исследуемого дизайна, разделяя узлы на три основные категории: ‘LoopNode’ — узлы, представляющие итерации циклов; ‘BranchNode’ — узлы, отражающие условные ветвления; и ‘OpNode’ — узлы, представляющие операции над данными. Такое разделение позволяет системе анализировать поток данных и управления, выявляя критические точки, где возможны ошибки, и строить тестовые примеры, целенаправленно проверяющие эти зависимости. Граф вычислений служит основой для определения взаимосвязей между различными частями дизайна и их влияния друг на друга.
В основе генерации тестовых случаев EvolveGen лежит анализ меж-итерационных зависимостей данных, представленных как ‘DepNode’ в графе вычислений. Этот подход позволяет целенаправленно создавать тесты, выявляющие потенциальные ошибки, связанные с некорректной обработкой данных между итерациями алгоритма. Фокусировка на ‘DepNode’ обеспечивает более эффективное обнаружение ошибок, возникающих из-за несогласованности данных, неверных условий завершения и других проблем, связанных с состоянием данных в процессе вычислений. Такой подход позволяет повысить надежность верификации, направляя усилия на области кода, наиболее подверженные этим типам ошибок.
В EvolveGen, для эффективного исследования пространства бенчмарков, используется алгоритм Thompson Sampling в рамках агента обучения с подкреплением. Этот подход позволяет приоритизировать генерацию тестов, максимизирующих покрытие кода и представляющих наибольшую сложность для инструментов верификации. Для формирования сигнала вознаграждения используется предиктивная модель, демонстрирующая коэффициент детерминации (R²) равный 0.60 для rIC3, 0.58 для IC3Ref и 0.46 для Pono, что указывает на достаточно высокую точность предсказания эффективности генерируемых бенчмарков.
Проверка на прочность: результаты участия в HWMCC
Генератор тестов EvolveGen успешно применялся в рамках престижного соревнования HWMCC (Hardware Model Checking Competition) для оценки производительности передовых средств верификации, таких как rIC3 и Pono. В ходе соревнований, EvolveGen позволил создать наборы тестовых примеров, которые выявили сильные и слабые стороны различных верификаторов, предоставляя ценные данные для дальнейшей оптимизации алгоритмов и архитектур. Результаты показали, что сгенерированные тесты эффективно раскрывают потенциальные проблемы в существующих инструментах, что способствует их развитию и повышению надежности в процессе проверки аппаратного обеспечения.
Сгенерированные EvolveGen тесты последовательно выявляют уязвимости в существующих инструментах формальной верификации. В ходе анализа этих тестов обнаруживаются недостатки в алгоритмах и архитектуре систем проверки, что позволяет разработчикам целенаправленно улучшать их устойчивость и масштабируемость. Выявление этих слабых мест способствует созданию более надежных и эффективных инструментов, способных справляться со все более сложными задачами верификации, и, как следствие, повышает качество и безопасность разрабатываемых аппаратных средств. Такой подход позволяет не просто обнаруживать ошибки, но и стимулировать развитие индустрии формальной верификации в целом.
Система EvolveGen способна значительно расширить существующие наборы тестовых примеров, генерируя сложные задачи с использованием инструментов, таких как AIGen, AIGFuzz и FuzzBtor. Это позволяет существенно увеличить охват верификации и оперативно выявлять наиболее трудные для решения тесты, с которыми базовые инструменты испытывают затруднения в рамках 10-минутного лимита времени. Такой подход не только помогает обнаружить слабые места в существующих системах проверки, но и стимулирует разработку более надежных и масштабируемых алгоритмов, обеспечивая прогресс в области формальной верификации аппаратного обеспечения.
Взгляд в будущее: к автономной верификации
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей EvolveGen для поддержки более сложных аппаратных архитектур и методологий верификации. В настоящее время система успешно функционирует с определенными типами чипов, однако для охвата широкого спектра современных и перспективных устройств требуется адаптация алгоритмов и расширение поддерживаемых форматов данных. Планируется внедрение новых стратегий эволюции, учитывающих специфику различных аппаратных платформ, включая многоядерные процессоры, графические ускорители и специализированные интегральные схемы. Особое внимание уделяется интеграции с передовыми инструментами моделирования и симуляции, что позволит повысить точность и эффективность процесса верификации, а также автоматизировать генерацию тестовых стендов для сложных систем.
Интеграция EvolveGen с инструментами высокоуровневого синтеза (High-Level Synthesis, HLS) открывает перспективные возможности для автоматизированного совместного проектирования аппаратного обеспечения и сред верификации. Такой подход позволит создавать не просто отдельные компоненты, а целостные системы, где процесс разработки аппаратной части и создание соответствующих тестов происходят параллельно и согласованно. Это значительно ускорит цикл проектирования, снизит вероятность ошибок и позволит создавать более сложные и надежные аппаратные решения. Вместо ручной разработки тестов, система сможет автоматически генерировать их на основе спецификаций аппаратного обеспечения, полученных из HLS, обеспечивая всестороннее покрытие и выявляя потенциальные уязвимости на ранних стадиях разработки.
В конечном итоге, представленное исследование закладывает основу для создания автономных систем верификации, способных к непрерывному самообучению и адаптации к растущей сложности аппаратного обеспечения. Вместо статических методов, требующих постоянного вмешательства человека, такие системы смогут автоматически генерировать и оптимизировать тестовые среды, выявлять уязвимости и подтверждать корректность работы сложных цифровых схем. Это особенно важно в эпоху экспоненциального роста вычислительной мощности и усложнения архитектур, когда ручная верификация становится непрактичной и ресурсоемкой. Развитие подобных систем позволит значительно ускорить процесс разработки и повысить надежность современных электронных устройств, открывая новые возможности для инноваций в различных областях науки и техники.
Исследование демонстрирует стремление к автоматизации процесса создания бенчмарков для верификации аппаратного обеспечения, что соответствует философии поиска обходных путей и понимания систем изнутри. Как однажды заметил Роберт Тарьян: «Не существует алгоритма, который мог бы решить все проблемы, но существуют алгоритмы, которые могут решать некоторые проблемы эффективно». EvolveGen, используя обучение с подкреплением, пытается найти эффективный способ генерации сложных тестов, позволяющих выявить уязвимости в системах. Это не просто создание случайных данных, а целенаправленный поиск сценариев, которые максимально нагружают проверяемое оборудование и раскрывают потенциальные ошибки, что является примером реверс-инжиниринга реальности в контексте формальной верификации.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа, по сути, демонстрирует, что даже в казалось бы строго формализованных областях, вроде верификации аппаратного обеспечения, возможно создание систем, способных к саморазвитию и генерации неожиданных, но осмысленных решений. EvolveGen — это не просто генератор тестов, это система, которая ставит под вопрос само понятие «исчерпывающей верификации». Чем сложнее система, тем больше вероятность, что «полная» проверка — это иллюзия, а не реальность.
Однако, предстоит решить ряд вопросов. Очевидно, что эффективность EvolveGen напрямую зависит от качества исходного описания алгоритма. Что произойдет, если алгоритм изначально содержит скрытые ошибки или неточности? Система, вероятно, будет генерировать «сложные» тесты, которые лишь маскируют фундаментальные проблемы. Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку методов автоматической диагностики и исправления таких ошибок на этапе высокоуровневого синтеза.
И, пожалуй, самое интересное — это возможность применения аналогичных подходов к другим областям формальной верификации. Может ли EvolveGen послужить отправной точкой для создания систем, способных к автоматическому обнаружению уязвимостей в программном обеспечении или даже в криптографических протоколах? В конечном счете, суть не в создании идеальных тестов, а в создании систем, которые постоянно подвергают сомнению существующие предположения и заставляют нас переосмысливать само понятие «безопасности».
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22609.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- MYX ПРОГНОЗ. MYX криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2026-02-28 22:11