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Ionia:基于Coq的带类型学习框架及代码生成工具
1
作者
张晓丽
陈钢
+1 位作者
麻莹莹
胡萍
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第10期2635-2650,共16页
随着人工智能(artificial intelligence,AI)规模的快速增长,深度学习应用程序中出现的错误也日益增多.现有主流深度学习框架大都建立在动态类型语言Python之上,缺乏类型检查机制,导致许多错误无法在编译阶段通过类型检查加以排除.为此,...
随着人工智能(artificial intelligence,AI)规模的快速增长,深度学习应用程序中出现的错误也日益增多.现有主流深度学习框架大都建立在动态类型语言Python之上,缺乏类型检查机制,导致许多错误无法在编译阶段通过类型检查加以排除.为此,提出了一种基于定理证明器Coq的强类型函数式编程风格的深度学习框架.该框架具有带类型的张量结构和强大的静态类型检查能力.实验结果表明,该框架能够自动有效检测到深度学习模型中的形状不匹配错误,相较于其他检查工具,在检测能力和速度方面具有更大优势.进一步地,设计并实现了一套从函数式编程模型到C代码的重写转换规则,实现了从函数式神经网络算子表达式到多核并行OpenMP C代码的转换.多组实验结果表明,该方法生成的算子C代码与手工编写的代码质量相当,且加入多核并行优化后生成的神经网络算子OpenMP C代码相较于顺序执行的算子C代码,速度提升了4~10倍.此外,利用该方法生成的C算子具有高安全性,能够有效避免人工编写代码时常见的下标越界和存储分配错误等问题.
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关键词
深度学习框架
静态分析
类型系统
形状错误检测
COQ
多核并行代码生成
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职称材料
题名
Ionia:基于Coq的带类型学习框架及代码生成工具
1
作者
张晓丽
陈钢
麻莹莹
胡萍
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
海光信息科技有限公司
上海壁仞
科技
股份
有限公司
出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第10期2635-2650,共16页
文摘
随着人工智能(artificial intelligence,AI)规模的快速增长,深度学习应用程序中出现的错误也日益增多.现有主流深度学习框架大都建立在动态类型语言Python之上,缺乏类型检查机制,导致许多错误无法在编译阶段通过类型检查加以排除.为此,提出了一种基于定理证明器Coq的强类型函数式编程风格的深度学习框架.该框架具有带类型的张量结构和强大的静态类型检查能力.实验结果表明,该框架能够自动有效检测到深度学习模型中的形状不匹配错误,相较于其他检查工具,在检测能力和速度方面具有更大优势.进一步地,设计并实现了一套从函数式编程模型到C代码的重写转换规则,实现了从函数式神经网络算子表达式到多核并行OpenMP C代码的转换.多组实验结果表明,该方法生成的算子C代码与手工编写的代码质量相当,且加入多核并行优化后生成的神经网络算子OpenMP C代码相较于顺序执行的算子C代码,速度提升了4~10倍.此外,利用该方法生成的C算子具有高安全性,能够有效避免人工编写代码时常见的下标越界和存储分配错误等问题.
关键词
深度学习框架
静态分析
类型系统
形状错误检测
COQ
多核并行代码生成
Keywords
deep learning(DL)framework
static analysis
type system
shape error checking
Coq
multi-core parallel code generation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
Ionia:基于Coq的带类型学习框架及代码生成工具
张晓丽
陈钢
麻莹莹
胡萍
《计算机研究与发展》
北大核心
2025
0
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参考文献
引证文献
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