arXiv · cs.AI · Ignacio Cano, Amir Saadat, Rishipal Singh Bhatia, Samuel Ginzburg, Patrick C. Toulme, Ioannis Zarkadas, Praveen Narayanan, Pratik Bhatu, Nicolas Basile, Alexander Dietm\"uller, Ruishan Wang, Jacob Wahlgren, Victor Barros, Subhankar Shah, Michael Kuperstein, Farzin Houshmand, Emma Sevastian, Peter Gavin, Karthik Srinivasa Murthy, Berkin Ilbeyi, Amit Sabne, Eli Bendersky · 12 小时前模型评分44
Google XLA:张量处理器（TPU，Tensor Processing Unit） 编译器大规模工作负载正确性验证方法
XLA from the Trenches: Correctness on TPU Workloads at Scale
导读
研究团队提出一套针对 Google XLA:张量处理器（TPU，Tensor Processing Unit） 编译器的大规模验证与排查方法，结合模糊测试（fuzzing，用自动生成的随机输入测试程序）与真实生产轨迹，并调度 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 智能体集群自动生成压力测试、复现失败并起草修复。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “In this paper, we present a battle-tested methodology for verifying and triaging Google's XLA:TPU compiler at hyperscale.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org