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gpuemu
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新方法提升AI计算张量核的错误检测能力
研究人员开发了一种新的方法来校准张量核中的混合精度容差，张量核对于机器学习计算至关重要。这种面向算子的方法分析了云GPU运行中的逐元素误差分布，以建立更严格、有实证依据的绝对容差。当应用于LLM风格的错误变体时，该方法将错误检测召回率显著提高了9个百分点以上，识别出200多个额外错误。
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仅边界形状采样在查找张量内核错误方面胜出
研究人员评估了七种不同的测试输入生成策略，以查找张量内核中的错误，张量内核对于人工智能和机器学习计算至关重要。他们使用 RTX 3060 GPU 上的种子模糊器，发现仅边界形状采样是最有效和最安全的策略，在正确内核上实现了 78% 的错误召回率，且误报为零。虽然对抗性值采样可以实现更高的召回率，但由于注入了 NaN 和 Inf 值，误报率显著增加。