AccelSync: 가속기 파이프라인 프로그램의 동기화 커버리지 검증

요약

본 기술 기사는 AI 가속기 파이프라인 프로그램에서 발생할 수 있는 하드웨어 가시성 데이터 레이스(data races)를 검증하는 새로운 방법론인 AccelSync를 소개합니다. 기존의 시뮬레이션 및 테스트 방식으로는 포착하기 어려운 크로스-유닛 동기화 문제를 해결하기 위해, 제한된 동시 언어와 매개변수화된 하드웨어 이벤트 의미론을 정의했습니다. 이를 통해 프로그램 순서, 동기화 순서, 배리어 순서를 고려하여 '배리어 충분성'이라는 핵심 질문으로 검증 범위를 축소했으며, 실제 LLM 생성 커널에서 높은 결함 탐지율과 낮은 비용 효율성을 입증했습니다.

핵심 포인트

• AccelSync는 AI 가속기의 다단계 파이프라인 프로그램에서 발생하는 하드웨어 가시성 데이터 레이스를 포착하는 새로운 검증 프레임워크입니다.
• 기존 테스트 방식은 크로스-유닛 가시성 의미론을 모델링하지 못하여 결함을 놓치는 한계가 있습니다.
• AccelSync는 '배리어 충분성'이라는 형식화된 질문으로 복잡한 동기화 문제를 단순화하고 정확성을 검증합니다.
• 실제 LLM 생성 커널 테스트에서 19.2%의 높은 결함률을 보였으며, 기존 도구(msSanitizer)가 놓치는 위험 요소를 발견했습니다.
• AccelSync는 커널당 비용이 낮아 실용적이며, 돌연변이 연구를 통해 100% 탐지율을 입증했습니다.