在 AI 加速领域，GPU 内核的可靠性和安全性至关重要。Rust 作为一种强调安全的系统编程语言，通过 Rust-CUDA 或 rust-gpu 等项目扩展到 GPU 编程，但其 GPU 子集缺乏正式语义定义，导致并行执行中的潜在风险难以量化。Cuq 框架通过将 Rust 的中级中间表示 (MIR) 翻译到 Coq 定理证明器，并连接到 PTX 内存模型的形式化，提供了一种强大的解决方案，用于验证 Rust GPU 内核的并行安全。这不仅能确保数据无竞争执行，还能界定计算着色器中的错误边界，从而为可靠的 AI 加速奠定基础。
Cuq 的核心观点在于建立 MIR 与 PTX 执行模型之间的内存模型对应关系。具体而言，它定义了一个简化的 MIR 操作语义，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。然后，通过 mir2coq 工具将 rustc 生成的 MIR 转储转换为 Coq 术语。这些术语捕捉了 MIR 的基本块、终止符和内存动作，最终与现有的 PTX Coq 形式化 (Lustig et al., ASPLOS 2019) 链接。关键证明是内存模型的 soundness：如果 MIR 内核在数据无竞争条件下执行，其编译的 PTX 程序仅产生符合 PTX 内存模型的执行轨迹。这直接针对并行安全问题，例如原子操作的 acquire/release 语义映射到 PTX 的 ld.acquire.sys 和 st.release.sys 指令，确保共享内存交互的一致性。
在并行安全检查方面，Cuq 强调验证屏障同步的正确性。GPU 内核中的 divergent barrier 是常见隐患，可能导致线程分化执行，破坏 CTA (Cooperative Thread Array) 级同步。Cuq 通过形式化 EvBarrier (CTA 作用域) 来建模屏障，并证明其在 MIR 语义下的非发散性。例如，在 reductions 或 scans 等操作中，Cuq 可验证顺序等价性，确保所有线程在屏障后观察一致的内存状态。证据来源于 Cuq 的原型工具链：在 SAXPY 和 atomic_flag 示例中，翻译后 Coq 评估显示 MIR 事件轨迹与 PTX 镜像一致，无发散路径。这证明了 Cuq 在检测并修复并行不一致方面的有效性，避免了运行时崩溃或不正确 AI 推理结果。
对于计算着色器中的错误界限，Cuq 初始处理浮点值为原始 IEEE-754 位模式 (Z 负载)，避免了 NaN 或舍入边缘情况的复杂性。但这为扩展提供了基础：未来可集成浮点抽象来界定累积错误。例如，在矩阵乘法内核中，定义 MIR 内存类型 (MemF32) 的加载/存储，并证明在 PTX relaxed 语义下的界限传播。通过 mem_ty_of_mir 函数，Cuq 确保类型安全映射，限制错误传播到可控阈值，如浮点运算的相对误差不超过 1e-6。这在 AI 加速中尤为关键，因为神经网络训练依赖精确的梯度计算；任何界限外溢都可能放大到模型偏差。
要落地集成 Cuq，以下是可操作参数和清单。首先，环境准备：安装 Rust nightly-2025-03-02 (rustup toolchain install nightly-2025-03-02)，并设置 opam install coq (≥8.18)。针对一个 Rust GPU 内核 (e.g., examples/saxpy.rs)，执行 rustc -Z dump-mir=all 生成 MIR 转储到 mir_dump/。然后，运行 tools/mir2coq.py 解析 PreCodegen.after 转储，生成 coq/examples/saxpy_gen.v。最终，make -C coq all 验证语义、翻译和 soundness 定理。监控要点包括：限制 MIR 子集到无 panic 路径和简单循环 (阈值：基本块 ≤50)，并设置 Coq 超时为 300s 以防复杂证明爆炸。对于错误界限，添加自定义 Coq 引理证明浮点界 (e.g., |result - expected| ≤ ε, ε=1e-7)。回滚策略：若验证失败，逐步简化内核 (移除高阶函数)，或 fallback 到 GPUVerify 等工具辅助调试。集成到 CI/CD：将上述 pipeline 脚本化为 GitHub Actions 步骤，确保每次提交前运行验证，覆盖率目标 ≥90%。
Cuq 的局限性需注意：当前仅支持 global memory，无 shared-memory bank conflicts；非原子访问默认为 relaxed。因此，在多块交互的 AI 工作负载中，结合 CUDA Cooperative Groups 扩展 inter-block 同步。总体而言，通过 Cuq，开发者可实现 Rust GPU 内核的端到端并行安全验证，提升 AI 加速的工程可靠性。
资料来源：Cuq GitHub 仓库 (https://github.com/neelsomani/cuq)；PTX 内存模型形式化 (Lustig et al., ASPLOS 2019)。