在 Rust GPU 编程中，并行安全是确保高性能计算可靠性的关键挑战。共享内存访问模式容易引入竞态条件（race conditions），这些问题在运行时难以检测，可能导致数据不一致或崩溃。Cuq 框架通过将 Rust 的中间表示（MIR）翻译到 Coq 定理证明器，提供了一种静态的形式验证方法，利用符号执行技术探索所有可能的执行路径，从而检测和验证竞态条件，而无需引入任何运行时开销。这种方法不仅提升了 Rust GPU 内核的可靠性，还为开发者提供了可落地的参数和清单来实施验证。
Cuq 的核心在于其 MIR 到 Coq 的翻译机制，它定义了一个机械化的 MIR 操作语义，专注于 GPU 内核的内存模型。MIR 作为 Rust 编译器的中间表示，保留了结构化控制流和副作用信息，同时剥离了语法细节，使其成为验证的理想切入点。通过 Coq，Cuq 连接到 PTX（NVIDIA 的并行线程执行）内存模型的形式化定义，这允许符号执行模拟内核的各种路径，包括共享内存的加载、存储和同步操作。例如，在一个典型的 Rust GPU 内核中，如果多个线程同时访问共享变量而缺少适当的屏障或原子操作，符号执行可以枚举所有可能的交错顺序，识别出数据竞态。
证据显示，这种符号执行在 Cuq 中的应用有效性突出。根据 Cuq 的原型实现，它可以证明 MIR 内核在数据无竞态假设下，其编译的 PTX 程序仅产生与 PTX 内存模型一致的执行。这意味着，如果 MIR 层面无竞态，PTX 层面也不会引入意外行为。举例来说，在处理共享内存访问时，Cuq 建模了 acquire-release 语义的加载和存储操作，确保 CTA（协作线程数组）范围内的同步正确。Lustig 等人在 ASPLOS 2019 的工作中形式化了 PTX 内存模型，Cuq 直接借此扩展到 Rust 语境，避免了从零构建的复杂性。在实际案例中，如 SAXPY 或原子标志内核，Cuq 的翻译工具可以生成 Coq 术语，评估事件轨迹，并验证无发散屏障或顺序等价性。这些验证在编译时完成，零运行时成本，相比动态赛检测工具如 ThreadSanitizer，大大降低了开销。
要落地实施 Cuq 中的符号执行赛检测，开发者需要遵循一系列参数和清单。首先，准备环境：使用 Rust nightly-2025-03-02 版本，并安装 Coq 8.18 或更高。编译内核时，启用 -Z dump-mir=all 选项，生成 MIR 转储文件到 mir_dump 目录。这一步确保捕获 PreCodegen.after 阶段的 MIR，包含完整的内存操作。
接下来，配置 MIR 子集支持。Cuq 当前 MVP 聚焦全局内存（space_global），支持 I32/U32/F32 类型的基本加载 / 存储，以及 CTA 范围的 acquire/release 操作。参数设置包括：内存类型映射（mem_ty_of_mir），如 TyI32 映射到 MemS32；语义标签，如 sem_acquire 用于 ld.acquire.sys；屏障事件 EvBarrier scope_cta。开发者应限制内核到这些操作，避免复杂循环或恐慌路径，以保持翻译的确定性。对于共享内存，当前不支持银行冲突，但可以通过添加 scope_shared 参数扩展。
验证流程清单如下：
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翻译 MIR 到 Coq：运行 tools/mir2coq.py 处理 mir_dump/.mir，生成 coq/examples/.v 文件。这会解析基本块、终止符和内存动作，转换为 Gallina 定义。
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符号路径探索：在 Coq 中，使用 Eval compute 查询模拟执行轨迹。针对共享内存，定义符号变量表示不确定线程 ID 和交错顺序。例如，建模多个线程的 EvLoad/EvStore 事件，检查是否存在无序的读 - 写对。
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赛检测证明：证明 translate_trace_shape 定理，确保 MIR 轨迹形状映射到 PTX 事件无竞态。使用 lemmas 如 Load_ok 和 Store_ok 验证单个事件，然后提升到端到端 soundness：如果 MIR 无数据竞态（无未同步的并发写），则 PTX 一致。
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监控要点：检查发散屏障（divergent barriers），确保所有线程在屏障前同步；验证顺序等价性，如归约操作的累加正确。引入符号输入生成测试用例，覆盖不同工作组大小（e.g., 32, 64 线程）。
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回滚策略：如果验证失败，隔离问题路径：注释可疑内存访问，重新翻译并证明子模块。风险包括浮点 NaN 处理（当前作为 Z 比特模式），建议使用整数等价验证。
这些参数使验证过程可操作，例如在 atomic_flag.rs 示例中，Cuq 可以确认 acquire 加载后无竞争存储。扩展时，集成 Rust 所有权规则到 MIR 语义，进一步防止别名安全问题。
Cuq 的局限性在于当前仅全局内存和简化原子，但未来工作计划添加共享内存标签和完整栅栏支持。这为 Rust GPU 开发提供了坚实基础，确保并行安全的同时保持高性能。
资料来源：Cuq GitHub 仓库（https://github.com/neelsomani/cuq）；Lustig et al., "Modular Verification of GPU Kernels Using PTX Semantics" (ASPLOS 2019)。
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