딥러닝 컴파일러를 위한 상태 기반 테스트 (Stateful Testing for Deep Learning Compilers)

요약

본 논문은 딥러닝 컴파일러의 상태 유지(stateful) 과정에서 발생하는 버그를 탐지하는 새로운 방법인 Rondo를 제안합니다. Rondo는 호출 시퀀스를 변형하며, 마르코프 체인 몬테카를로 샘플러를 사용하여 드물게 관찰되는 동작을 선호합니다. 이 방법을 통해 기존 테스트보다 높은 커버리지와 정밀도로 상태 기반 버그를 효과적으로 찾아내고, 테스트 시퀀스 길이도 단축할 수 있음을 입증했습니다.

핵심 포인트

• Rondo는 딥러닝 컴파일러의 상태 기반 버그 탐지 방법론입니다.
• 마르코프 체인 샘플링을 활용하여 드물게 발생하는 동작을 효과적으로 포착합니다.
• 총 117개의 버그 중 35개의 상태 기반 버그를 성공적으로 감지했습니다.
• 테스트 시퀀스 길이를 평균 83.34%까지 단축시키는 효율성을 보였습니다.