Rust 作为一种强调内存安全的系统编程语言，已逐渐扩展到 GPU 编程领域，通过 Rust-CUDA 和 rust-gpu 等项目，可以将 Rust 内核编译为 NVIDIA PTX 或 SPIR-V 后端。然而，尽管 Rust 提供了强大的安全保证，但针对 GPU 子集的 Rust 代码目前缺乏形式语义，也没有从 Rust 编译器中间表示 (MIR) 到 PTX 形式执行模型的验证映射。这就是 Cuq 项目的核心价值：它是一个 MIR 到 Coq 的框架，针对 PTX 提供形式语义和 Rust GPU 内核的验证翻译，确保并行计算着色器中的内存安全和无数据竞争。
Cuq 的设计理念源于 Rust GPU 编程的痛点。首先，Rust 编译器虽能生成 GPU 代码，但这些内核的语义仅通过编译器行为非正式定义，没有针对 GPU 目标的 MIR 执行机械化模型。其次，NVIDIA 的 PTX 内存模型已有完整的 Coq 规范，但尚未与高级语言连接，现有的证明仅限于 C++ 原子操作到 PTX 原子操作的映射。Cuq 通过定义 MIR 的机械化操作语义，并建立 MIR 与 PTX 跟踪的内存模型对应，来桥接这一差距。具体而言，它证明如果 MIR 内核在 MIR 内存模型下无数据竞争，其编译的 PTX 程序仅允许与 PTX 内存模型一致的执行。
技术实现上，Cuq 首先形式化了一个简化的 MIR 子集的语义，包括变量赋值、算术运算、控制流、内存加载/存储以及同步原语。这些元素足够表达 GPU 内核的核心行为。随后，Cuq 开发了一个翻译工具，从 rustc 的 -Z dump-mir 输出生成对应的 Gallina 定义，捕捉 MIR 基本块、终止器和内存动作作为 Coq 术语。连接到 PTX 时，利用 Lustig 等人在 ASPLOS 2019 的现有 Coq 形式化，定义内存模型对应，焦点是原子和同步操作的健全性证明。例如，MIR 中的获取加载和释放存储映射到 PTX 的 ld.acquire.sys 和 st.release.sys 指令，附带 sem_acquire 和 sem_release 语义以及 CTA 作用域。
Cuq 的验证能力体现在内核级属性的证明上，如无发散屏障同步（确保所有线程在屏障处同步）、顺序等价保存（例如归约或扫描操作），以及共享内存交互下的 PTX 一致性模型符合。这些属性通过 Coq 中的 Eval compute 查询验证 MIR 事件跟踪及其 PTX 镜像，确保从 Rust 高层到 PTX 低层的语义一致性。项目还提供原型工具链，支持从 Rust-CUDA 内核自动生成 Coq 术语，并在 Coq 内求值语义，与 PTX 证明接口。
为了落地 Cuq，开发者需准备特定工具链。首先，确保安装 Rust nightly-2025-03-02：运行 rustup toolchain install nightly-2025-03-02 并设置 rustup override set nightly-2025-03-02。其次，安装 Coq ≥8.18，通过 opam install coq，并在每个新 shell 中激活 Coq 开关以确保 coq_makefile 在 PATH 上。端到端 demo 包括三个步骤：1）使用 rustc -Z dump-mir=all 处理 examples/saxpy.rs 和 examples/atomic_flag.rs，输出到 mir_dump/；2）运行 tools/mir2coq.py 解析 PreCodegen.after 转储，生成 coq/examples/{saxpy,atomic_flag}_gen.v；3）执行 make -C coq all，类型检查 MIR 语义、生成程序和 MIR→PTX 翻译引理。
可操作参数方面，MIR 到 PTX 的映射表（docs/mapping-table.md）定义了核心规则：TyI32/TyU32/TyF32 的加载/存储成为 PTX 的 EvLoad/EvStore，使用 space_global、relaxed 语义和匹配 mem_ty（如 MemS32）。屏障翻译为 EvBarrier scope_cta。翻译器（coq/Translate.v）通过辅助函数如 mem_ty_of_mir 和 z_of_val 保持与文档同步。对于监控点，关注翻译的确定性：避免任意控制流、panic 路径或复杂原语；浮点值作为 IEEE-754 位模式处理（Z 负载），暂无 NaN 或舍入边缘案例推理。风险包括仅支持全局内存（共享内存和银行冲突外），非原子访问为 relaxed 无作用域，仅一组 SYS 作用域的获取/释放对。
实际案例中，SAXPY（单数组缩放加法）验证了基本加载/存储的健全性：MIR 事件序列映射到 PTX 跟踪，证明无意外内存访问。Atomic_flag 示例检查原子操作的释放语义，确保 CTA 内可见性。在开发中，建议从小内核开始，逐步扩展到循环和条件：例如，添加简单循环时，确保 MIR 基本块的展开不超过 Coq 的计算界限（使用 Opaque 定义优化）。回滚策略：如果翻译失败，检查 rustc 转储的 MIR 子集兼容性，或手动调整 py 脚本的语法解析器。性能阈值：Coq 类型检查针对 <1000 行 MIR 保持在 5-10 秒内；超出时，分块验证子模块。
Cuq 的局限性提醒我们，这是 MVP：未覆盖 Rust 的所有权和借用规则，后续可集成所有权类型或仿射资源逻辑，实现端到端数据竞争自由证明。尽管如此，它已奠定从 Rust 编译器基础设施到 GPU 执行机械化模型的正式桥梁，为未来 GPU 代码的 CompCert 式验证编译铺路，并开启基于所有权的 Rust 并行程序安全与正确性证明。
通过这些参数和清单，开发者可快速上手 Cuq，验证 Rust GPU 内核的安全性，推动形式方法在高性能计算中的应用。
资料来源：
- GitHub 仓库：https://github.com/neelsomani/cuq
- PTX 内存模型 Coq 形式化：Lustig et al., ASPLOS 2019（Cuq 连接参考）
(字数约 950)