diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..702308d --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,61 @@ +# Self-Driven Strategy-Learning + +This repository contains the Bounded Model Checking implementation described in the paper "Lightweight Online Learning for Sets of Related +Problems in Automated Reasoning" + +The implementation here can be used to reproduce the results in the paper. + +## Requirements + +The implementation is tested on **python3.8.10**, +but should work on more recent python versions. + +### Python packages +The Python package dependencies can be installed by + +``pip install -r requirements.txt`` + +### Solvers + +The implementation also depends on binaries of several constraint solvers. +**If you are using Linux, chances are you do not need to install anything, +as the static binaries are provided in ``bins/``.** + +Otherwise, you need to download and build the following tools, and move +the binaries to the ``bins/`` directory: + +| Solver | Version | +| ------ | ------- | +| kissat | https://github.com/arminbiere/kissat/commit/97917ddf2b12adc6f63c7b2a5a403a1ee7d81836 | +| pono | https://github.com/anwu1219/pono/commit/8157c1cd79cbdbfca59a65011e1a61b61c79a9f8 | +| boolector | https://github.com/anwu1219/pono/commit/ed11ef3ebcffd4966e231be82ea0c7d8da77df2b | +| cadical | https://github.com/arminbiere/cadical/tree/a5f15211db36c3956764e18194dd5bd63bf3b5e6 | + +The installation process of those tools are described in their READMEs. + +# How to run + +The BMC procedure can be run on the command line via``scripts/run.py``. It takes in +BMC problems in **btor/btor2** format. + +For example, one can use the following command +to run BMC with Self-driven Strategy-Learning (sdsl) on a benchmark +*benchmarks/all_unknown/arbitrated_top_n2_w128_d64_e0.btor2* with a sampling budget of 2 minutes: + +``./scripts/run.py benchmarks/all_unknown/arbitrated_top_n2_w128_d64_e0.btor2 --sampling-budget 120`` + +To run it without sdsl: + +``./scripts/run.py benchmarks/all_unknown/arbitrated_top_n2_w128_d64_e0.btor2 --mode bmc`` + +For debugging purpose and also for examining the effect of sdsl in real time, we also added a **shadow** mode which +will solve each query using the default solving strategy as well as the learned solving strategy and print out +the runtime comparison. This mode can be triggered by the ``--shadow`` flag: +``./scripts/run.py benchmarks/all_unknown/arbitrated_top_n2_w128_d64_e0.btor2 --sampling-budget 120 --shadow`` + +As described in the paper, there are several configurable input parameters. +Instructions for how to set them can be obtained by: + +``./scripts/run.py --help`` + +The default input parameters are what is used in Table II of the paper. diff --git a/benchmarks/all_sat/anderson.3.prop1-back-serstep.btor2 b/benchmarks/all_sat/anderson.3.prop1-back-serstep.btor2 new file mode 100644 index 0000000..80997ae --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_sat/anderson.3.prop1-back-serstep.btor2 @@ -0,0 +1,518 @@ +; Model in BTOR format generated by stepout.py 0.41 +1 sort bitvec 1 +2 sort bitvec 8 +3 sort bitvec 24 +4 sort bitvec 32 +5 zero 2 +6 state 2 nextv_Slot_0 +7 init 2 6 5 +8 state 2 nextv_Slot_1 +9 init 2 8 5 +10 state 2 nextv_Slot_2 +11 init 2 10 5 +12 state 2 nextv_next +13 init 2 12 5 +14 state 2 nextv_my_place_P_0 +15 init 2 14 5 +16 state 2 nextv_my_place_P_1 +17 init 2 16 5 +18 state 2 nextv_my_place_P_2 +19 init 2 18 5 +20 zero 1 +21 state 1 nexta_NCS_P_0 +22 init 1 21 20 +23 state 1 nexta_p1_P_0 +24 init 1 23 20 +25 state 1 nexta_p2_P_0 +26 init 1 25 20 +27 state 1 nexta_p3_P_0 +28 init 1 27 20 +29 state 1 nexta_CS_P_0 +30 init 1 29 20 +31 state 1 nexta_NCS_P_1 +32 init 1 31 20 +33 state 1 nexta_p1_P_1 +34 init 1 33 20 +35 state 1 nexta_p2_P_1 +36 init 1 35 20 +37 state 1 nexta_p3_P_1 +38 init 1 37 20 +39 state 1 nexta_CS_P_1 +40 init 1 39 20 +41 state 1 nexta_NCS_P_2 +42 init 1 41 20 +43 state 1 nexta_p1_P_2 +44 init 1 43 20 +45 state 1 nexta_p2_P_2 +46 init 1 45 20 +47 state 1 nexta_p3_P_2 +48 init 1 47 20 +49 state 1 nexta_CS_P_2 +50 init 1 49 20 +51 state 1 dve_initialized +52 init 1 51 20 +53 state 1 dve_valid +54 init 1 53 20 +55 and 1 21 -23 +56 and 1 55 -25 +57 and 1 56 -27 +58 and 1 57 -29 +59 and 1 58 31 +60 and 1 59 -33 +61 and 1 60 -35 +62 and 1 61 -37 +63 and 1 62 -39 +64 and 1 63 41 +65 and 1 64 -43 +66 and 1 65 -45 +67 and 1 66 -47 +68 and 1 67 -49 +69 constd 2 1 +70 eq 1 69 6 +71 and 1 68 70 +72 constd 2 0 +73 eq 1 72 8 +74 and 1 71 73 +75 eq 1 72 10 +76 and 1 74 75 +77 eq 1 72 12 +78 and 1 76 77 +79 eq 1 72 14 +80 and 1 78 79 +81 eq 1 72 16 +82 and 1 80 81 +83 eq 1 72 18 +84 and 1 82 83 +85 and 1 53 84 +86 bad 85 +87 input 2 v_Slot_0 +88 next 2 6 87 +89 input 2 v_Slot_1 +90 next 2 8 89 +91 input 2 v_Slot_2 +92 next 2 10 91 +93 input 2 v_next +94 next 2 12 93 +95 input 2 v_my_place_P_0 +96 next 2 14 95 +97 input 2 v_my_place_P_1 +98 next 2 16 97 +99 input 2 v_my_place_P_2 +100 next 2 18 99 +101 input 1 a_NCS_P_0 +102 next 1 21 101 +103 input 1 a_p1_P_0 +104 next 1 23 103 +105 input 1 a_p2_P_0 +106 next 1 25 105 +107 input 1 a_p3_P_0 +108 next 1 27 107 +109 input 1 a_CS_P_0 +110 next 1 29 109 +111 input 1 a_NCS_P_1 +112 next 1 31 111 +113 input 1 a_p1_P_1 +114 next 1 33 113 +115 input 1 a_p2_P_1 +116 next 1 35 115 +117 input 1 a_p3_P_1 +118 next 1 37 117 +119 input 1 a_CS_P_1 +120 next 1 39 119 +121 input 1 a_NCS_P_2 +122 next 1 41 121 +123 input 1 a_p1_P_2 +124 next 1 43 123 +125 input 1 a_p2_P_2 +126 next 1 45 125 +127 input 1 a_p3_P_2 +128 next 1 47 127 +129 input 1 a_CS_P_2 +130 next 1 49 129 +131 const 1 1 +132 next 1 51 131 +133 input 1 f00 +134 or 1 101 -133 +135 input 1 f01 +136 or 1 103 133 +137 constd 2 2 +138 ite 2 133 93 95 +139 eq 1 137 138 +140 and 1 136 139 +141 or 1 -135 140 +142 and 1 134 141 +143 input 1 f02 +144 and 1 136 -135 +145 and 1 -139 144 +146 or 1 -143 145 +147 and 1 142 146 +148 input 1 f03 +149 or 1 105 135 +150 or 1 149 143 +151 constd 3 0 +152 concat 4 151 138 +153 constd 4 3 +154 srem 4 152 153 +155 slice 2 154 7 0 +156 ite 2 143 155 138 +157 eq 1 72 156 +158 eq 1 69 156 +159 ite 2 158 89 91 +160 ite 2 157 87 159 +161 eq 1 69 160 +162 and 1 150 161 +163 or 1 -148 162 +164 and 1 147 163 +165 or 1 107 148 +166 input 1 f04 +167 or 1 165 -166 +168 and 1 164 167 +169 or 1 109 166 +170 input 1 f05 +171 or 1 169 -170 +172 and 1 168 171 +173 input 1 f06 +174 or 1 111 -173 +175 and 1 172 174 +176 input 1 f07 +177 or 1 113 173 +178 constd 4 1 +179 concat 4 151 93 +180 add 4 178 179 +181 slice 2 180 7 0 +182 ite 2 133 181 93 +183 concat 4 151 182 +184 sub 4 183 153 +185 slice 2 184 7 0 +186 ite 2 135 185 182 +187 ite 2 173 186 97 +188 eq 1 137 187 +189 and 1 177 188 +190 or 1 -176 189 +191 and 1 175 190 +192 input 1 f08 +193 and 1 177 -176 +194 and 1 -188 193 +195 or 1 -192 194 +196 and 1 191 195 +197 input 1 f09 +198 or 1 115 176 +199 or 1 198 192 +200 concat 4 151 187 +201 srem 4 200 153 +202 slice 2 201 7 0 +203 ite 2 192 202 187 +204 eq 1 72 203 +205 constd 4 0 +206 concat 4 151 156 +207 add 4 178 206 +208 srem 4 207 153 +209 eq 1 205 208 +210 and 1 170 209 +211 add 4 153 206 +212 sub 4 211 178 +213 srem 4 212 153 +214 eq 1 205 213 +215 and 1 166 214 +216 ite 2 215 72 87 +217 ite 2 210 69 216 +218 eq 1 69 203 +219 eq 1 178 208 +220 and 1 170 219 +221 eq 1 178 213 +222 and 1 166 221 +223 ite 2 222 72 89 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generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module arbitrated_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 all_ones +3 input 1 clk +4 sort bitvec 16 +5 input 4 flat_data_in +6 input 1 gnt_sel +7 sort bitvec 2 +8 input 7 push +9 input 1 req +10 input 1 rst +11 input 1 start +12 sort bitvec 8 +13 input 12 +14 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[31].ff_entry_inst.Q +15 sort bitvec 6 +16 state 15 gen_fifos[1].f.ff_rdPtr.Q +17 sort bitvec 5 +18 slice 17 16 4 0 +19 const 17 11111 +20 eq 1 18 19 +21 ite 12 20 14 13 +22 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[30].ff_entry_inst.Q +23 const 17 11110 +24 eq 1 18 23 +25 ite 12 24 22 21 +26 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[29].ff_entry_inst.Q +27 const 17 11101 +28 eq 1 18 27 +29 ite 12 28 26 25 +30 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[28].ff_entry_inst.Q +31 const 17 11100 +32 eq 1 18 31 +33 ite 12 32 30 29 +34 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[27].ff_entry_inst.Q +35 const 17 11011 +36 eq 1 18 35 +37 ite 12 36 34 33 +38 state 12 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16 1193 1840 +; end of yosys output diff --git a/benchmarks/all_sat/arbitrated_top_n3_w32_d16_e0.btor2 b/benchmarks/all_sat/arbitrated_top_n3_w32_d16_e0.btor2 new file mode 100644 index 0000000..276c0a3 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_sat/arbitrated_top_n3_w32_d16_e0.btor2 @@ -0,0 +1,1219 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module arbitrated_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 all_ones +3 input 1 clk +4 sort bitvec 96 +5 input 4 flat_data_in +6 sort bitvec 2 +7 input 6 gnt_sel +8 sort bitvec 3 +9 input 8 push +10 input 1 req +11 input 1 rst +12 input 1 start +13 sort bitvec 32 +14 input 13 +15 state 13 gen_fifos[2].f.entry_gen[15].ff_entry_inst.Q +16 sort bitvec 5 +17 state 16 gen_fifos[2].f.ff_rdPtr.Q +18 sort bitvec 4 +19 slice 18 17 3 0 +20 const 18 1111 +21 eq 1 19 20 +22 ite 13 21 15 14 +23 state 13 gen_fifos[2].f.entry_gen[14].ff_entry_inst.Q +24 const 18 1110 +25 eq 1 19 24 +26 ite 13 25 23 22 +27 state 13 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16 11 2174 2638 +2640 next 16 1875 2639 +; end of yosys output diff --git a/benchmarks/all_sat/arbitrated_top_n5_w128_d8_e0.btor2 b/benchmarks/all_sat/arbitrated_top_n5_w128_d8_e0.btor2 new file mode 100644 index 0000000..b7e33e9 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_sat/arbitrated_top_n5_w128_d8_e0.btor2 @@ -0,0 +1,1931 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module arbitrated_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 all_ones +3 input 1 clk +4 sort bitvec 640 +5 input 4 flat_data_in +6 sort bitvec 3 +7 input 6 gnt_sel +8 sort bitvec 5 +9 input 8 push +10 input 1 req +11 input 1 rst +12 input 1 start +13 sort bitvec 128 +14 input 13 +15 state 13 gen_fifos[4].f.entry_gen[7].ff_entry_inst.Q +16 sort bitvec 4 +17 state 16 gen_fifos[4].f.ff_rdPtr.Q +18 slice 6 17 2 0 +19 const 6 111 +20 eq 1 18 19 +21 ite 13 20 15 14 +22 state 13 gen_fifos[4].f.entry_gen[6].ff_entry_inst.Q +23 const 6 110 +24 eq 1 18 23 +25 ite 13 24 22 21 +26 state 13 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generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module circular_pointer_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 32 +4 input 3 data_in +5 input 1 pop +6 input 1 push +7 input 1 rst +8 input 1 start +9 input 3 +10 state 3 f.entry_gen[32].ff_entry_inst.Q +11 sort bitvec 7 +12 state 11 f.ff_rdPtr.Q +13 sort bitvec 6 +14 slice 13 12 5 0 +15 const 13 100000 +16 eq 1 14 15 +17 ite 3 16 10 9 +18 state 3 f.entry_gen[31].ff_entry_inst.Q +19 sort bitvec 5 +20 const 19 11111 +21 uext 13 20 1 +22 eq 1 14 21 +23 ite 3 22 18 17 +24 state 3 f.entry_gen[30].ff_entry_inst.Q +25 const 19 11110 +26 uext 13 25 1 +27 eq 1 14 26 +28 ite 3 27 24 23 +29 state 3 f.entry_gen[29].ff_entry_inst.Q +30 const 19 11101 +31 uext 13 30 1 +32 eq 1 14 31 +33 ite 3 32 29 28 +34 state 3 f.entry_gen[28].ff_entry_inst.Q +35 const 19 11100 +36 uext 13 35 1 +37 eq 1 14 36 +38 ite 3 37 34 33 +39 state 3 f.entry_gen[27].ff_entry_inst.Q +40 const 19 11011 +41 uext 13 40 1 +42 eq 1 14 41 +43 ite 3 42 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new file mode 100644 index 0000000..9f2c091 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_sat/picorv32_mutBX_nomem-p5.btor @@ -0,0 +1,6651 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+302 (git sha1 ddc1a448, clang 6.0.0-1ubuntu2 -fPIC -Os) for module miter. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 32 +4 input 3 irq +5 input 3 mem_rdata +6 input 1 mem_ready +7 input 1 resetn +8 state 1 ref_uut.trap_gold +9 state 1 ref_uut.trap_gate +10 eq 1 8 9 +11 not 1 10 +12 and 1 7 11 +14 state 1 ref_uut.mem_valid_gold +15 state 1 ref_uut.mem_valid_gate +16 eq 1 14 15 +17 not 1 16 +18 and 1 7 17 +20 state 1 ref_uut.mem_instr_gold +21 state 1 ref_uut.mem_instr_gate +22 eq 1 20 21 +23 and 1 7 14 +24 not 1 22 +25 and 1 23 24 +27 state 3 ref_uut.mem_addr_gold +28 state 3 ref_uut.mem_addr_gate +29 eq 1 27 28 +30 not 1 29 +31 and 1 23 30 +33 sort bitvec 4 +34 state 33 ref_uut.mem_wstrb_gold +35 state 33 ref_uut.mem_wstrb_gate +36 eq 1 34 35 +37 not 1 36 +38 and 1 23 37 +39 bad 38 +40 state 3 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b/benchmarks/all_sat/picorv32_mutBY_nomem-p4.btor new file mode 100644 index 0000000..d331dec --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_sat/picorv32_mutBY_nomem-p4.btor @@ -0,0 +1,5069 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+302 (git sha1 ddc1a448, clang 6.0.0-1ubuntu2 -fPIC -Os) for module miter. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 32 +4 input 3 irq +5 input 3 mem_rdata +6 input 1 mem_ready +7 input 1 resetn +8 state 1 ref.trap +9 state 1 uut.trap +10 eq 1 8 9 +11 not 1 10 +12 and 1 7 11 +14 state 1 ref.mem_valid +15 state 1 uut.mem_valid +16 eq 1 14 15 +17 not 1 16 +18 and 1 7 17 +19 bad 18 +20 state 1 ref.mem_instr +21 state 1 uut.mem_instr +22 eq 1 20 21 +23 and 1 7 14 +24 not 1 22 +25 and 1 23 24 +27 state 3 ref.mem_addr +28 state 3 uut.mem_addr +29 eq 1 27 28 +30 not 1 29 +31 and 1 23 30 +33 sort bitvec 4 +34 state 33 ref.mem_wstrb +35 state 33 uut.mem_wstrb +36 eq 1 34 35 +37 not 1 36 +38 and 1 23 37 +40 state 3 ref.mem_wdata +41 sort bitvec 8 +42 slice 41 40 7 0 +43 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b/benchmarks/all_sat/shift_register_top_w16_d32_e0.btor2 new file mode 100644 index 0000000..898d174 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_sat/shift_register_top_w16_d32_e0.btor2 @@ -0,0 +1,854 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module shift_register_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 16 +4 input 3 data_in +5 input 3 dut.regs[31].reg_inst.D +6 input 1 pop +7 input 1 push +8 input 1 rst +9 input 1 start +10 state 3 dut.regs[0].reg_inst.Q +11 output 10 data_out +12 sort bitvec 6 +13 state 12 dut.count +14 redor 1 13 +15 not 1 14 +16 output 15 empty +17 const 12 100000 +18 ugte 1 13 17 +19 output 18 full +20 state 1 sb.ff_en.Q +21 state 1 sb.ff_magic_packet_exited.Q +22 not 1 21 +23 and 1 20 22 +24 state 12 sb.mpt.ff_cnt.Q +25 redor 1 24 +26 and 1 23 25 +27 not 1 20 +28 and 1 7 27 +29 uext 12 28 5 +30 add 12 24 29 +31 uext 12 6 5 +32 sub 12 30 31 +33 const 12 000000 +34 ite 12 8 33 32 +35 redor 1 34 +36 not 1 35 +37 and 1 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b/benchmarks/all_sat/shift_register_top_w16_d64_e0.btor2 @@ -0,0 +1,1558 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module shift_register_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 16 +4 input 3 data_in +5 input 3 dut.regs[63].reg_inst.D +6 input 1 pop +7 input 1 push +8 input 1 rst +9 input 1 start +10 state 3 dut.regs[0].reg_inst.Q +11 output 10 data_out +12 sort bitvec 7 +13 state 12 dut.count +14 redor 1 13 +15 not 1 14 +16 output 15 empty +17 const 12 1000000 +18 ugte 1 13 17 +19 output 18 full +20 state 1 sb.ff_en.Q +21 state 1 sb.ff_magic_packet_exited.Q +22 not 1 21 +23 and 1 20 22 +24 state 12 sb.mpt.ff_cnt.Q +25 redor 1 24 +26 and 1 23 25 +27 not 1 20 +28 and 1 7 27 +29 uext 12 28 6 +30 add 12 24 29 +31 uext 12 6 6 +32 sub 12 30 31 +33 const 12 0000000 +34 ite 12 8 33 32 +35 redor 1 34 +36 not 1 35 +37 and 1 26 36 +38 not 1 37 +39 state 3 sb.ff_magic_packet.Q +40 eq 1 39 10 +41 or 1 38 40 +42 output 41 prop_signal +43 not 1 15 +44 not 1 6 +45 or 1 43 44 +46 const 1 1 +47 not 1 46 +48 or 1 45 47 +49 constraint 48 +50 not 1 18 +51 not 1 7 +52 or 1 50 51 +53 not 1 46 +54 or 1 52 53 +55 constraint 54 +56 state 1 initstate +57 init 1 56 46 +58 eq 1 8 56 +59 not 1 46 +60 or 1 58 59 +61 constraint 60 +62 not 1 18 +63 not 1 7 +64 or 1 62 63 +65 not 1 46 +66 or 1 64 65 +67 constraint 66 +68 not 1 15 +69 not 1 6 +70 or 1 68 69 +71 not 1 46 +72 or 1 70 71 +73 constraint 72 +74 input 1 +75 ite 1 56 74 41 +76 const 1 0 +77 ite 1 56 76 46 +78 not 1 75 +79 and 1 77 78 +80 bad 79 +81 uext 1 37 0 data_out_vld +82 uext 1 2 0 dut.clk +83 uext 3 4 0 dut.data_in +84 uext 3 10 0 dut.data_out +85 uext 1 15 0 dut.empty +86 uext 3 10 0 dut.entries[0] +87 state 3 dut.regs[10].reg_inst.Q +88 uext 3 87 0 dut.entries[10] +89 state 3 dut.regs[11].reg_inst.Q +90 uext 3 89 0 dut.entries[11] +91 state 3 dut.regs[12].reg_inst.Q +92 uext 3 91 0 dut.entries[12] +93 state 3 dut.regs[13].reg_inst.Q +94 uext 3 93 0 dut.entries[13] +95 state 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b/benchmarks/all_sat/shift_register_top_w16_d8_e0.btor2 @@ -0,0 +1,328 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module shift_register_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 16 +4 input 3 data_in +5 input 3 dut.regs[7].reg_inst.D +6 input 1 pop +7 input 1 push +8 input 1 rst +9 input 1 start +10 state 3 dut.regs[0].reg_inst.Q +11 output 10 data_out +12 sort bitvec 4 +13 state 12 dut.count +14 redor 1 13 +15 not 1 14 +16 output 15 empty +17 const 12 1000 +18 ugte 1 13 17 +19 output 18 full +20 state 1 sb.ff_en.Q +21 state 1 sb.ff_magic_packet_exited.Q +22 not 1 21 +23 and 1 20 22 +24 state 12 sb.mpt.ff_cnt.Q +25 redor 1 24 +26 and 1 23 25 +27 not 1 20 +28 and 1 7 27 +29 uext 12 28 3 +30 add 12 24 29 +31 uext 12 6 3 +32 sub 12 30 31 +33 const 12 0000 +34 ite 12 8 33 32 +35 redor 1 34 +36 not 1 35 +37 and 1 26 36 +38 not 1 37 +39 state 3 sb.ff_magic_packet.Q +40 eq 1 39 10 +41 or 1 38 40 +42 output 41 prop_signal +43 not 1 15 +44 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b/benchmarks/all_sat/vis_arrays_buf_bug.btor2 @@ -0,0 +1,551 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.9+431 (git sha1 4a3b5437, clang 4.0.1-6 -fPIC -Os) for module main. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 alloc_raw +3 input 1 clock +4 sort bitvec 4 +5 input 4 free_addr_raw +6 input 1 free_raw +7 sort bitvec 5 +8 const 7 00000 +9 state 7 count +10 init 7 9 8 +11 const 7 10000 +12 ulte 1 9 11 +13 not 1 12 +14 output 13 prop_neg +15 const 1 1 +16 not 1 12 +17 and 1 15 16 +18 bad 17 +19 const 1 0 +20 state 1 alloc +21 init 1 20 19 +22 sort bitvec 32 +23 const 22 00000000000000000000000000000000 +24 const 22 00000000000000000000000000001111 +25 state 1 busy[0] +26 init 1 25 19 +27 state 1 busy[1] +28 init 1 27 19 +29 ite 1 15 27 25 +30 state 1 busy[2] +31 init 1 30 19 +32 state 1 busy[3] +33 init 1 32 19 +34 ite 1 15 32 30 +35 ite 1 15 34 29 +36 state 1 busy[4] +37 init 1 36 19 +38 state 1 busy[5] +39 init 1 38 19 +40 ite 1 15 38 36 +41 state 1 busy[6] +42 init 1 41 19 +43 state 1 busy[7] +44 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/dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/arbitrated_top_n2_w64_d64_e0.btor2 @@ -0,0 +1,2353 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module arbitrated_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 all_ones +3 input 1 clk +4 sort bitvec 128 +5 input 4 flat_data_in +6 input 1 gnt_sel +7 sort bitvec 2 +8 input 7 push +9 input 1 req +10 input 1 rst +11 input 1 start +12 sort bitvec 64 +13 input 12 +14 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[63].ff_entry_inst.Q +15 sort bitvec 7 +16 state 15 gen_fifos[1].f.ff_rdPtr.Q +17 sort bitvec 6 +18 slice 17 16 5 0 +19 const 17 111111 +20 eq 1 18 19 +21 ite 12 20 14 13 +22 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[62].ff_entry_inst.Q +23 const 17 111110 +24 eq 1 18 23 +25 ite 12 24 22 21 +26 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[61].ff_entry_inst.Q +27 const 17 111101 +28 eq 1 18 27 +29 ite 12 28 26 25 +30 state 12 gen_fifos[1].f.entry_gen[60].ff_entry_inst.Q +31 const 17 111100 +32 eq 1 18 31 +33 ite 12 32 30 29 +34 state 12 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b/benchmarks/all_unknown/arbitrated_top_n3_w64_d128_e0.btor2 @@ -0,0 +1,6163 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module arbitrated_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 all_ones +3 input 1 clk +4 sort bitvec 192 +5 input 4 flat_data_in +6 sort bitvec 2 +7 input 6 gnt_sel +8 sort bitvec 3 +9 input 8 push +10 input 1 req +11 input 1 rst +12 input 1 start +13 sort bitvec 64 +14 input 13 +15 state 13 gen_fifos[2].f.entry_gen[127].ff_entry_inst.Q +16 sort bitvec 8 +17 state 16 gen_fifos[2].f.ff_rdPtr.Q +18 sort bitvec 7 +19 slice 18 17 6 0 +20 const 18 1111111 +21 eq 1 19 20 +22 ite 13 21 15 14 +23 state 13 gen_fifos[2].f.entry_gen[126].ff_entry_inst.Q +24 const 18 1111110 +25 eq 1 19 24 +26 ite 13 25 23 22 +27 state 13 gen_fifos[2].f.entry_gen[125].ff_entry_inst.Q +28 const 18 1111101 +29 eq 1 19 28 +30 ite 13 29 27 26 +31 state 13 gen_fifos[2].f.entry_gen[124].ff_entry_inst.Q +32 const 18 1111100 +33 eq 1 19 32 +34 ite 13 33 31 30 +35 state 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end of yosys output diff --git a/benchmarks/all_unknown/circular_pointer_top_w128_d128_e0.btor2 b/benchmarks/all_unknown/circular_pointer_top_w128_d128_e0.btor2 new file mode 100644 index 0000000..50a2bd5 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/circular_pointer_top_w128_d128_e0.btor2 @@ -0,0 +1,2245 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module circular_pointer_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 128 +4 input 3 data_in +5 input 1 pop +6 input 1 push +7 input 1 rst +8 input 1 start +9 input 3 +10 state 3 f.entry_gen[128].ff_entry_inst.Q +11 sort bitvec 9 +12 state 11 f.ff_rdPtr.Q +13 sort bitvec 8 +14 slice 13 12 7 0 +15 const 13 10000000 +16 eq 1 14 15 +17 ite 3 16 10 9 +18 state 3 f.entry_gen[127].ff_entry_inst.Q +19 sort bitvec 7 +20 const 19 1111111 +21 uext 13 20 1 +22 eq 1 14 21 +23 ite 3 22 18 17 +24 state 3 f.entry_gen[126].ff_entry_inst.Q +25 const 19 1111110 +26 uext 13 25 1 +27 eq 1 14 26 +28 ite 3 27 24 23 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0000000..087ed36 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/circular_pointer_top_w128_d64_e0.btor2 @@ -0,0 +1,1220 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module circular_pointer_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 128 +4 input 3 data_in +5 input 1 pop +6 input 1 push +7 input 1 rst +8 input 1 start +9 input 3 +10 state 3 f.entry_gen[64].ff_entry_inst.Q +11 sort bitvec 8 +12 state 11 f.ff_rdPtr.Q +13 sort bitvec 7 +14 slice 13 12 6 0 +15 const 13 1000000 +16 eq 1 14 15 +17 ite 3 16 10 9 +18 state 3 f.entry_gen[63].ff_entry_inst.Q +19 sort bitvec 6 +20 const 19 111111 +21 uext 13 20 1 +22 eq 1 14 21 +23 ite 3 22 18 17 +24 state 3 f.entry_gen[62].ff_entry_inst.Q +25 const 19 111110 +26 uext 13 25 1 +27 eq 1 14 26 +28 ite 3 27 24 23 +29 state 3 f.entry_gen[61].ff_entry_inst.Q +30 const 19 111101 +31 uext 13 30 1 +32 eq 1 14 31 +33 ite 3 32 29 28 +34 state 3 f.entry_gen[60].ff_entry_inst.Q +35 const 19 111100 +36 uext 13 35 1 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end of yosys output diff --git a/benchmarks/all_unknown/dspfilters_fastfir_second-p22.btor b/benchmarks/all_unknown/dspfilters_fastfir_second-p22.btor new file mode 100644 index 0000000..a0e6e97 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/dspfilters_fastfir_second-p22.btor @@ -0,0 +1,6734 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.9+899 (git sha1 da347b9f, clang 6.0.0-1ubuntu2 -fPIC -Os) for module fastfir. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 i_ce +3 input 1 i_clk +4 input 1 i_reset +5 sort bitvec 9 +6 input 5 i_sample +7 input 5 i_tap +8 input 1 i_tap_wr +9 state 1 $formal$fastfir.v:273$283_CHECK +10 const 1 0 +11 state 1 $formal$fastfir.v:268$252_EN +12 init 1 11 10 +13 not 1 9 +14 and 1 11 13 +16 state 1 $formal$fastfir.v:298$302_CHECK +17 state 1 $formal$fastfir.v:298$302_EN +18 init 1 17 10 +19 not 1 16 +20 and 1 17 19 +22 state 1 $formal$fastfir.v:302$303_CHECK +23 state 1 $formal$fastfir.v:302$303_EN +24 init 1 23 10 +25 not 1 22 +26 and 1 23 25 +28 state 1 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b/benchmarks/all_unknown/picorv32-pcregs-p2.btor new file mode 100644 index 0000000..e2967aa --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/picorv32-pcregs-p2.btor @@ -0,0 +1,2403 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+323 (git sha1 148caecc, clang 6.0.0-1ubuntu2 -fPIC -Os) for module test. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 32 +4 input 3 irq +5 input 3 mem_rdata +6 input 1 mem_ready +7 state 1 uut.rvfi_halt +8 output 7 rvfi_halt +9 state 3 uut.rvfi_insn +10 output 9 rvfi_insn +11 state 1 uut.rvfi_intr +12 output 11 rvfi_intr +13 state 3 uut.rvfi_mem_addr +14 output 13 rvfi_mem_addr +15 state 3 uut.rvfi_mem_rdata +16 output 15 rvfi_mem_rdata +17 sort bitvec 4 +18 state 17 uut.rvfi_mem_rmask +19 output 18 rvfi_mem_rmask +20 state 3 uut.rvfi_mem_wdata +21 output 20 rvfi_mem_wdata +22 state 17 uut.rvfi_mem_wmask +23 output 22 rvfi_mem_wmask +24 sort bitvec 64 +25 state 24 uut.rvfi_order +26 output 25 rvfi_order +27 state 3 uut.rvfi_pc_rdata +28 output 27 rvfi_pc_rdata +29 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2402 +; end of yosys output diff --git a/benchmarks/all_unknown/picorv32_mutAX_nomem-p2.btor b/benchmarks/all_unknown/picorv32_mutAX_nomem-p2.btor new file mode 100644 index 0000000..1cbef71 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/picorv32_mutAX_nomem-p2.btor @@ -0,0 +1,6651 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+302 (git sha1 ddc1a448, clang 6.0.0-1ubuntu2 -fPIC -Os) for module miter. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 32 +4 input 3 irq +5 input 3 mem_rdata +6 input 1 mem_ready +7 input 1 resetn +8 state 1 ref_uut.trap_gold +9 state 1 ref_uut.trap_gate +10 eq 1 8 9 +11 not 1 10 +12 and 1 7 11 +14 state 1 ref_uut.mem_valid_gold +15 state 1 ref_uut.mem_valid_gate +16 eq 1 14 15 +17 not 1 16 +18 and 1 7 17 +20 state 1 ref_uut.mem_instr_gold +21 state 1 ref_uut.mem_instr_gate +22 eq 1 20 21 +23 and 1 7 14 +24 not 1 22 +25 and 1 23 24 +27 state 3 ref_uut.mem_addr_gold +28 state 3 ref_uut.mem_addr_gate +29 eq 1 27 28 +30 not 1 29 +31 and 1 23 30 +33 sort bitvec 4 +34 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b/benchmarks/all_unknown/shift_register_top_w128_d64_e0.btor2 @@ -0,0 +1,1559 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module shift_register_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 128 +4 input 3 data_in +5 input 3 dut.regs[63].reg_inst.D +6 input 1 pop +7 input 1 push +8 input 1 rst +9 input 1 start +10 state 3 dut.regs[0].reg_inst.Q +11 output 10 data_out +12 sort bitvec 7 +13 state 12 dut.count +14 redor 1 13 +15 not 1 14 +16 output 15 empty +17 const 12 1000000 +18 ugte 1 13 17 +19 output 18 full +20 state 1 sb.ff_en.Q +21 state 1 sb.ff_magic_packet_exited.Q +22 not 1 21 +23 and 1 20 22 +24 state 12 sb.mpt.ff_cnt.Q +25 redor 1 24 +26 and 1 23 25 +27 not 1 20 +28 and 1 7 27 +29 uext 12 28 6 +30 add 12 24 29 +31 uext 12 6 6 +32 sub 12 30 31 +33 const 12 0000000 +34 ite 12 8 33 32 +35 redor 1 34 +36 not 1 35 +37 and 1 26 36 +38 not 1 37 +39 state 3 sb.ff_magic_packet.Q +40 eq 1 39 10 +41 or 1 38 40 +42 output 41 prop_signal 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b/benchmarks/all_unknown/shift_register_top_w16_d128_e0.btor2 new file mode 100644 index 0000000..9e95304 --- /dev/null +++ b/benchmarks/all_unknown/shift_register_top_w16_d128_e0.btor2 @@ -0,0 +1,2966 @@ +; BTOR description generated by Yosys 0.8+612 (git sha1 d6a289d3, g++ 9.1.1 -Os) for module shift_register_top. +1 sort bitvec 1 +2 input 1 clk +3 sort bitvec 16 +4 input 3 data_in +5 input 3 dut.regs[127].reg_inst.D +6 input 1 pop +7 input 1 push +8 input 1 rst +9 input 1 start +10 state 3 dut.regs[0].reg_inst.Q +11 output 10 data_out +12 sort bitvec 8 +13 state 12 dut.count +14 redor 1 13 +15 not 1 14 +16 output 15 empty +17 const 12 10000000 +18 ugte 1 13 17 +19 output 18 full +20 state 1 sb.ff_en.Q +21 state 1 sb.ff_magic_packet_exited.Q +22 not 1 21 +23 and 1 20 22 +24 state 12 sb.mpt.ff_cnt.Q +25 redor 1 24 +26 and 1 23 25 +27 not 1 20 +28 and 1 7 27 +29 uext 12 28 7 +30 add 12 24 29 +31 uext 12 6 7 +32 sub 12 30 31 +33 const 12 00000000 +34 ite 12 8 33 32 +35 redor 1 34 +36 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100644 index 0000000..265f594 --- /dev/null +++ b/configs/kissat/kissat_allflag.csv @@ -0,0 +1,30 @@ +ands,1,1,0,1 +bump,1,1,0,1 +bumpreasons,1,1,0,1 +chrono,1,1,0,1 +compact,1,1,0,1 +definitions,1,1,0,1 +eliminate,1,1,0,1 +equivalences,1,1,0,1 +extract,1,1,0,1 +forcephase,0,1,0,1 +forward,1,1,0,1 +ifthenelse,1,1,0,1 +minimize,1,1,0,1 +minimizeticks,1,1,0,1 +otfs,1,1,0,1 +phase,1,1,0,1 +phasesaving,1,1,0,1 +probe,1,1,0,1 +promote,1,1,0,1 +reduce,1,1,0,1 +reluctant,1,1,0,1 +rephase,1,1,0,1 +restart,1,1,0,1 +simplify,1,1,0,1 +substitute,1,1,0,1 +sweep,1,1,0,1 +tumble,1,1,0,1 +vivify,1,1,0,1 +walkinitially,0,1,0,1 +warmup,1,1,0,1 diff --git a/configs/kissat/kissat_dev.csv b/configs/kissat/kissat_dev.csv new file mode 100644 index 0000000..0ac847a --- /dev/null +++ b/configs/kissat/kissat_dev.csv @@ -0,0 +1,6 @@ +chrono,1,1,0,1 +phase,1,1,0,1 +stable,1,1,0,1,2 +target,1,1,0,1,2 +tier1,2,1,1,2 +tier2,6,1,3,6,9 diff --git a/configs/kissat/kissat_exp.csv b/configs/kissat/kissat_exp.csv new file mode 100644 index 0000000..1c39525 --- /dev/null +++ b/configs/kissat/kissat_exp.csv @@ -0,0 +1,13 @@ +ands,1,1,0,1 +bumpreasonsrate,10,1,1,10 +chrono,1,1,0,1 +eliminateint,500,1,50,500 +eliminateocclim,2e3,1,20,2e3 +forwardeffort,100,1,100,200 +ifthenelse,1,1,0,1 +probeint,100,1,10,100 +rephaseint,1e3,1,100,1e3 +stable,1,1,0,1 +substituteeffort,10,1,10,20 +subsumeocclim,1e3,1,10,1e3 +vivifyeffort,100,1,100,200 diff --git a/configs/kissat/kissat_help_message.txt b/configs/kissat/kissat_help_message.txt new file mode 100644 index 0000000..45c19a4 --- /dev/null +++ b/configs/kissat/kissat_help_message.txt @@ -0,0 +1,95 @@ + --ands= extract and eliminate and gates [true] + --backbone=0..2 binary clause backbone (2=eager) [1] + --backboneeffort=0..1e5 effort in per mille [20] + --backbonemaxrounds=1... maximum backbone rounds [1e3] + --backbonerounds=1... backbone rounds limit [100] + --bump= enable variable bumping [true] + --bumpreasons= bump reason side literals too [true] + 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learned clauses (1=bin,2=lrg,3=rec) [3] + --simplify= enable probing and elimination [true] + --stable=0..2 enable stable search mode [1] + --statistics= print complete statistics [false] + --substitute= equivalent literal substitution [true] + --substituteeffort=1..1e3 effort in per mille [10] + --substituterounds=1..100 maximum substitution rounds [2] + --subsumeclslim=1... subsumption clause size limit [1e3] + --subsumeocclim=0... subsumption occurrence limit [1e3] + --sweep= enable SAT sweeping [true] + --sweepclauses=0... environment clauses [2^10] + --sweepdepth=0... environment depth [1] + --sweepeffort=0..1e4 effort in per mille [10] + --sweepfliprounds=0... flipping rounds [1] + --sweepmaxclauses=2... maximum environment clauses [2^12] + --sweepmaxdepth=1... maximum environment depth [2] + --sweepmaxvars=2... maximum environment variables [2^7] + --sweepvars=0... environment variables [2^7] + --target=0..2 target phases (1=stable,2=focused) [1] + --tier1=1..100 learned clause 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line[:-1].split(",") + options[lst[0]] = lst[3:] + +print(options) + +def run_command(i, solver, benchmark, options): + cmd = f"{solver} {benchmark} --quiet" + for o in options: + cmd += f" --{o}={random.choice(options[o])}" + tic = time.perf_counter() + output = subprocess.run(cmd.split(),stdout=PIPE, stderr=PIPE) + if output.returncode != 20: + msg = cmd + " not ok" + print(msg) + return False + else: + print(cmd + " ok") + return True + +with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: + solver, benchmark = sys.argv[2], sys.argv[3] + options_c = copy.copy(options) + results = [executor.submit(run_command, i, solver, benchmark, options_c) for i in range(10000)] + for f in concurrent.futures.as_completed(results): + if not f.result(): + break diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..a6a90a2 --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +numpy~=1.21.0 +matplotlib~=3.7.0 +scikit-learn~=1.2.1 + diff --git a/scripts/ConfigTrainer.py b/scripts/ConfigTrainer.py new file mode 100644 index 0000000..a9647c1 --- /dev/null +++ b/scripts/ConfigTrainer.py @@ -0,0 +1,64 @@ +from typing import Dict + +from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor +from sklearn.neural_network import MLPRegressor +from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor +from sklearn.svm import SVR +from sklearn.model_selection import train_test_split +from sklearn import tree + + +class ConfigTrainer: + def __init__(self, data, pv_to_index: Dict[str, int], method: str, n_trees: int, tree_depth: int): + self.feature_names = list(data[0][0].keys()) + self.pv_to_index = pv_to_index + self.X = [] + self.y = [] + for config, val in data: + x = [pv_to_index[key + "+" + config[key]] for key in self.feature_names] + self.X.append(x) + self.y.append(val) + self.method = method + if method == "rf": + self.regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=n_trees, max_depth=tree_depth, random_state=0) + elif method == "dt": + self.regressor = DecisionTreeRegressor(max_depth=5, max_features="sqrt", random_state=0) + elif method == "nn": + self.regressor = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 100), random_state=0, max_iter=2000) + elif method == "svm": + self.regressor = SVR() + + def train(self, test=False): + if test: + x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(self.X, self.y, test_size=0.2) + self.regressor.fit(x_train, y_train) + print("Train score:", self.regressor.score(x_train, y_train)) + print("Test score:", self.regressor.score(x_test, y_test)) + return 0 + else: + self.regressor.fit(self.X, self.y) + score = round(self.regressor.score(self.X, self.y), 2) + print(" Train score:", score) + return score + + def evaluate(self, step: int, config: Dict[str, str]) -> float: + x = [[step if key == "cnf" else self.pv_to_index[key + "+" + config[key]] for key in self.feature_names]] + return self.regressor.predict(x)[0] + + def visualize(self, fig_name): + import matplotlib.pyplot as plt + fig = plt.figure(figsize=(50,40)) + _ = tree.plot_tree(self.regressor, + feature_names=self.feature_names, + class_names=["Good", "Bad"], + filled=True) + fig.savefig(fig_name) + + def visualize_trees(self, fig_prefix): + import matplotlib.pyplot as plt + for i, estimator in enumerate(self.regressor.estimators_): + fig = plt.figure(figsize=(50, 40)) + _ = tree.plot_tree(estimator, + feature_names=self.feature_names) + #plt.show() + fig.savefig(fig_prefix + f"{i}.png") diff --git a/scripts/ConfigsHandler.py b/scripts/ConfigsHandler.py new file mode 100644 index 0000000..a0a0fa4 --- /dev/null +++ b/scripts/ConfigsHandler.py @@ -0,0 +1,67 @@ +from typing import List, Dict +from SolverParameter import SolverParameter + +import random + + +def load_configurations(filename: str) -> List[SolverParameter]: + configurations = [] + content = [] + with open(filename, "r") as file: + for line in file: + if line[0] == "#": + continue + row = line.strip().split(',') + content.append(row) + for row in content: + parameter_name = row[0] + default_value = row[1] + weight = int(row[2]) + values = row[3:] + configurations.append(SolverParameter(parameter_name, default_value, values, weight)) + return configurations + + +def write_configurations(filename: str, configurations: List[SolverParameter]): + with open(filename, "w") as file: + for parameter in configurations: + parameter_name, default_value, weight, values = parameter.parameter_name, parameter.default_value, parameter.weight, parameter.values + file.write(f"{parameter_name},{default_value},{weight},{','.join(values)}\n") + + +def compare_configurations(config1: Dict[str, str], config2: Dict[str, str]) -> Dict[str, str]: + assert (len(config1) == len(config2)) + diff = dict() + for c in config1: + v1, v2 = config1[c], config2[c] + if v1 != v2: + diff[c] = v2 + return diff + +def default_configuration(configurations : List[SolverParameter]) -> Dict[str,str]: + config = dict() + for p in configurations: + config[p.parameter_name] = p.default_value + return config + + +def sample_configurations(configurations : List[SolverParameter], n_samples : int) -> List[Dict[str,str]]: + samples = [] + config = dict() + for p in configurations: + config[p.parameter_name] = p.default_value + samples.append(config) + + for _ in range(n_samples-1): + config = dict() + for p in configurations: + config[p.parameter_name] = random.choice(p.values) + samples.append(config) + return samples + + +def config_to_string(config: Dict[str, str]) -> str: + s = "" + for pair in config.items(): + s += pair[0] + "+" + pair[1] + "," + return s diff --git a/scripts/GlobalConfigurations.py b/scripts/GlobalConfigurations.py new file mode 100644 index 0000000..5dacd0c --- /dev/null +++ b/scripts/GlobalConfigurations.py @@ -0,0 +1,10 @@ +LOCAL_SEARCH_TIMEOUT_FACTOR = 2 + +TRAINING_ACCEPT_THRESHOLD = 0.75 + +NUMBER_OF_MCMC_SAMPLES_FOR_REGRESSOR = 500 + +MIN_CONFLICTS_TO_SAMPLE = 1000 + +EMA_ALPHA = 0.5 +TABU_SIZE = 5 diff --git a/scripts/Proposer.py b/scripts/Proposer.py new file mode 100644 index 0000000..33c590e --- /dev/null +++ b/scripts/Proposer.py @@ -0,0 +1,69 @@ +from typing import List, Dict +import SolverParameter +from Utils import draw_top_key +from collections import OrderedDict +import random +import GlobalConfigurations as GC + + +class Proposer: + def __init__(self, solver_configurations, name_to_parameter, adaptive: bool): + self.solver_configurations:List[SolverParameter] = solver_configurations + self.name_to_parameter = name_to_parameter + self.ema_alpha = GC.EMA_ALPHA + self.tabu_size = GC.TABU_SIZE + self.adaptive = adaptive + + self.short_term_memory: List[str] = [] + self.parameter_value_to_score = OrderedDict() # represents how likely the option is to be drawn + + # Some book-keeping + self.parameter_value_to_proposal_count = dict() + + for p in self.solver_configurations: + for v in p.values: + pv = p.parameter_name + "+" + v + self.parameter_value_to_score[pv] = 1 + self.parameter_value_to_proposal_count[pv] = 1 if v == p.default_value else 0 + + def propose(self, config: Dict[str, str]) -> (str, str, str): + active_parameter_value: List[str] = [] + for c in config: + if c in self.name_to_parameter: + p = self.name_to_parameter[c] + for v in p.values: + if v != config[c]: + active_parameter_value.append(c + "+" + v) + + if self.adaptive: + for pv in self.short_term_memory: + if pv in active_parameter_value and len(active_parameter_value) > 1: + active_parameter_value.remove(pv) + pv = draw_top_key(self.parameter_value_to_score, active_parameter_value) + else: + pv = random.choice(active_parameter_value) + parameter_name, value = pv.split("+") + self.remember_visited(parameter_name, value) + self.parameter_value_to_proposal_count[pv] += 1 + return parameter_name, config[parameter_name], value + + def remember_visited(self, parameter_name: str, value: str): + val = parameter_name + "+" + value + if val in self.short_term_memory: + return + self.short_term_memory.append(val) + if len(self.short_term_memory) > self.tabu_size: + self.short_term_memory = self.short_term_memory[1:] + + def record_proposal_effect(self, parameter_name: str, value_before: str, value_after: str, + before: float, after: float): + ratio = before / after + # if ratio is greater than 1, the value after is better, bump up score of pv_after, bump down score of pv_before + pv_after = parameter_name + "+" + value_after + if pv_after in self.parameter_value_to_score: + self.parameter_value_to_score[pv_after] *= 1 - self.ema_alpha + self.parameter_value_to_score[pv_after] += self.ema_alpha * ratio + + def remove_parameter_value(self, parameter_name, value): + self.parameter_value_to_score.pop(parameter_name + "+" + value) + self.parameter_value_to_proposal_count.pop(parameter_name + "+" + value) \ No newline at end of file diff --git a/scripts/SDSLArgs.py b/scripts/SDSLArgs.py new file mode 100644 index 0000000..dbb8610 --- /dev/null +++ b/scripts/SDSLArgs.py @@ -0,0 +1,51 @@ +import argparse + + +def sdcl_arg_parser(): + parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) + parser.add_argument("filename", help="the input file", type=str) + + parser.add_argument("--mode", type=str, default="sdcl", choices=["bmc", "sdcl"], + help="bmc or sdcl or single-shot") + parser.add_argument("--solver", type=str, default="kissat", choices=["kissat", "cadical"], help="cadical or kissat") + parser.add_argument("--config-file", type=str, default="./configs/kissat/kissat_exp.csv", help="config file") + + # BMC parameters + parser.add_argument("--start", help="BMC start", type=int, default=0) + parser.add_argument("-k", "--k", help="BMC bounds", type=int, default=1000) + parser.add_argument("-s", "--step", help="BMC step", type=int, default=1) + + # MCMC Sampling parameters + parser.add_argument("--criterion", help="cost function to evaluate a strategy", type=str, default="conflicts", + choices=["time", "conflicts"]) + + parser.add_argument("--samples", help="number of samples to draw per sampling epoch", type=int, default=100) + parser.add_argument("--sampling-budget", help="time budget of sampling", type=int, default=1440) + + # Learning parameters + parser.add_argument("--once", action="store_true", help="Issue one sampling run") + parser.add_argument("--training-method", type=str, default="rf", choices=["rf", "dt", "tuning", "nn", "svm"], + help="learning procedure") + parser.add_argument("--n-trees", type=int, default=50, help="number of trees in random forest") + parser.add_argument("--tree-depth", type=int, default=5, help="number of trees in random forest") + parser.add_argument("--mcmc-beta", type=float, default=20, help="MCMC beta") + + # Others + parser.add_argument("-w", "--working-dir", help="directory to store the files", type=str, default="./data/") + parser.add_argument("-v", "--verbosity", help="verbosity", type=int, default=1) + parser.add_argument("--seed", help="random seed", type=int, default=0) + + # Debug + parser.add_argument("--adaptive", action="store_true", help="Adaptive proposal") + parser.add_argument("--greedy-init", action="store_true", help="greedy init") + parser.add_argument("--no-flex-tree", action="store_true", help="Do not dynamically change tree depth") + + parser.add_argument("--debug", action="store_true", help="DEBUG: debugging mode") + parser.add_argument("--shadow", action="store_true", help="DEBUG: run the default config for each problem") + parser.add_argument("--store-training-data", action="store_true", help="DEBUG: store the training data") + parser.add_argument("--store-training-data-only", action="store_true", help="DEBUG: stop right after last training round " + "is completed") + parser.add_argument("--training-data", type=str, default=None, help="DEBUG: the training data") + + + return parser.parse_args() diff --git a/scripts/SDSLBMC.py b/scripts/SDSLBMC.py new file mode 100644 index 0000000..57f85b3 --- /dev/null +++ b/scripts/SDSLBMC.py @@ -0,0 +1,521 @@ +import argparse +import math +import os +import random +import shutil +import time +from os.path import join, basename +from subprocess import run, PIPE +from typing import List, Dict +from copy import copy +import pickle +import numpy as np + +import GlobalConfigurations as GC +from ConfigsHandler import load_configurations, compare_configurations, config_to_string +import Proposer +from ConfigTrainer import ConfigTrainer + +UNKNOWN = 0 +UNSAT = 20 +SAT = 10 + + +class BMC: + def __init__(self, args: argparse.ArgumentParser, binaries: Dict[str, str]): + self.EXP_DIR = join(args.working_dir, basename(args.filename)) + self.DATA_DIR = join(self.EXP_DIR, "train_instances") + self.CONFIG_DIR = join(self.EXP_DIR, "configs") + + self.args = args + + # Solver and configurations + self.solver = binaries[args.solver] + if args.solver == "kissat": + self.time_keyword = "process-time:" + self.solver += f" --time=" + elif args.solver == "cadical": + self.time_keyword = "c total process time since initialization:" + self.solver += f" -t " + self.solver_configurations, self.name_to_parameter = self.load_configurations(args.config_file) + shutil.copyfile(args.config_file, join(self.CONFIG_DIR, basename(args.config_file))) + + self.initial_config: Dict[str, str] = dict() + for o in self.solver_configurations: + self.initial_config[o.parameter_name] = o.default_value + self.initial_config_str = config_to_string(self.initial_config) + + # BMC + self.filename = args.filename + self.dumper = binaries["pono"] + self.converter = binaries["boolector"] + + # Sampling + self.training_instances: Dict[int, str] = dict() # from step to cnf + self.trained_instances: Dict[int, str] = dict() # from step to cnf + + self.proposer = Proposer.Proposer(self.solver_configurations, self.name_to_parameter, self.args.adaptive) + + self.current_config = copy(self.initial_config) + self.best_config = copy(self.initial_config) + self.best_sampled_config = copy(self.initial_config) + + self.data: Dict[str, Dict[str, List[float]]] = dict() # filename to config str to cost + self.time_data: Dict[str, Dict[str, List[float]]] = dict() # filename to config str to cost + + self.training_data = [] + self.pv_to_index: Dict[str, int] = dict() + for o in self.solver_configurations: + for i, v in enumerate(o.values): + self.pv_to_index[o.parameter_name + "+" + v] = i + + if args.training_data is not None: + with open(args.training_data, 'rb') as handle: + _, self.training_data_pickled = pickle.load(handle) + else: + self.training_data_pickled = None + self.training_data_store_path = join(self.EXP_DIR, "data.pickle") if args.store_training_data else None + + # Training + self.not_sampling_anymore = self.args.mode == "bmc" + self.not_training_anymore = False + + # Statistics + self.start_time = time.perf_counter() + self.sampled_iterations = 0 + self.last_sampled_step = -1 + + self.sdcl_time = 0 + self.bmc_time = 0 + self.train_time = 0 + if self.args.shadow: + with open(join(self.EXP_DIR, "bmc_vs_sdcl.csv"), 'w') as out_file: + out_file.write(f"bmc,sdcl,train\n") + + if self.training_data_pickled is not None: + max_step = -1 + for i, v in enumerate(self.training_data_pickled): + cnf = v[0]["cnf"] + step = int(basename(cnf).split("_")[0].split("step")[1]) + features = copy(v[0]) + features["cnf"] = join(self.DATA_DIR, basename(cnf)) + new_v = features, v[1] + self.training_data_pickled[i] = new_v + + if step > max_step: + max_step = step + self.training_instances[max_step] = join(self.DATA_DIR, basename(cnf)) + + self.log(0, "Loading from pre-collected data...") + for step, sampled_cnf in self.training_instances.items(): + self.pv_to_index["cnf+" + sampled_cnf] = step + for config_dict, score in self.training_data_pickled: + if config_dict["cnf"] == sampled_cnf: + self.training_data.append((config_dict, score)) + + self.update_current_config(max_step + 1, False) + self.not_sampling_anymore = True + self.not_training_anymore = True + self.args.start = max(self.args.start, max_step + self.args.step) + + def load_configurations(self, config_file): + all_solver_configurations = load_configurations(config_file) + solver_configurations = [] + name_to_parameter = dict() + num_parameter_values = 0 + for p in all_solver_configurations: + if len(p.values) > 1: + solver_configurations.append(p) + name_to_parameter[p.parameter_name] = p + num_parameter_values += len(p.values) + if self.args.debug: + for so in solver_configurations: + self.debug_msg(so.dump()) + self.log(0, f"{len(solver_configurations)} tunable parameters, {num_parameter_values} parameter values") + return solver_configurations, name_to_parameter + + def time_passed(self): + return time.perf_counter() - self.start_time + + def bmc_with_sdcl(self): + i = self.args.start + while i < self.args.k + 1: + self.log(0, f"\nBMC checking at bound: {i}") + query_name = self.dump_bmc_query(max(i - self.args.step, -1), i) + if query_name == UNSAT: + self.log(0, f" BMC check at bound {i} unsatisfiable (trivial)") + else: + result, score, time_in_seconds, _ = self.solve_cnf(query_name, self.current_config, 0) + self.log(0, f" BMC check runtime for this step: {time_in_seconds}") + self.log(0, f" BMC check runtime at bound {i}: {round(self.time_passed(), 2)}") + if self.args.shadow: + result_s, _, time_in_seconds_s, _ = self.solve_cnf(query_name, self.initial_config, 0) + self.sdcl_time += time_in_seconds + self.bmc_time += time_in_seconds_s + self.log(0, f"Shadowing: current config: {round(time_in_seconds, 2)} " + f"({round(self.sdcl_time, 2)}), " + f"initial config: {round(time_in_seconds_s, 2)} " + f"({round(self.bmc_time, 2)}), " + f"better? [{'yes' if time_in_seconds < time_in_seconds_s else 'no'}]") + with open(join(self.EXP_DIR, "bmc_vs_sdcl.csv"), 'a') as out_file: + out_file.write(f"{self.bmc_time},{self.sdcl_time},{round(self.train_time,2)}\n") + if result == SAT: + self.log(0, f" BMC check at bound {i} satisfiable") + return + elif result != UNSAT: + self.log(0, f" BMC check at bound {i} error") + return + else: + self.log(0, f" BMC check at bound {i} unsatisfiable") + if self.args.mode == "sdcl": + if score > GC.MIN_CONFLICTS_TO_SAMPLE or (self.args.criterion == "time" and score > 0.1): + self.log(0, f" Adding candidate sample step {i}") + self.training_instances[i] = query_name + + if self.should_sample(i): + self.sample_training_data(i, self.args.samples) + if self.sampled_iterations > 0 and not self.not_training_anymore: + self.update_current_config(i, not self.not_sampling_anymore) + if (not self.not_sampling_anymore) and (not self.should_sample(i)): + # corner case + self.log(1, "Hitting corner case!") + self.not_sampling_anymore = True + self.update_current_config(i, not self.not_sampling_anymore) + if self.args.once or self.not_sampling_anymore: + self.not_training_anymore = True + + i += self.args.step + return + + def should_sample(self, step) -> bool: + if self.not_sampling_anymore: + return False + if self.args.once: + total_time = 0 + for i in self.training_instances: + total_time += self.time_data[self.training_instances[i]][self.initial_config_str] + if total_time * self.args.samples > self.args.sampling_budget: + self.log(1, "Hit critical mass...") + self.not_sampling_anymore = True + if len(self.training_instances) > 1: + del self.training_instances[step] + self.log(1, f"Sampling on {len(self.training_instances)} instances...") + return True + return False + else: + if self.train_time < self.args.sampling_budget: + self.log(1, f"Sampling on the current step...") + return True + else: + self.log(1, f"Not sampling anymore...") + return False + + def dump_bmc_query(self, proven: int, bound: int): + self.log(1, f"Dumping cnf, proven {proven}, to prove {bound}") + query_name = join(self.DATA_DIR, f"step{bound}_reached{proven}.smt2") + cmd = f"{self.dumper} --engine bmc --reached-k {proven} -k {bound} --dump " + \ + f"--working-dir {self.DATA_DIR} --bmc-neg-bad-step-all {self.filename}" + run(cmd.split(), stdout=PIPE, stderr=PIPE) + + with open(query_name[:-4] + "cnf", 'w') as f: + cmd = f"{self.converter} -dd {query_name}" + run(cmd.split(), stdout=f) + os.remove(query_name) + query_name = query_name[:-4] + "cnf" + # Check if the problem is trivial + if open(query_name).readlines()[0] == "unsat\n": + os.remove(query_name) + return UNSAT + else: + self.data[query_name] = dict() + self.time_data[query_name] = dict() + return query_name + + def solve_cnfs(self, cnf_names: List[str], config: Dict[str, str], base_config: Dict[str, str]): + return_codes = [] + scores = [] + time_in_seconds = [] + cached = [] + base_config_str = config_to_string(base_config) + for cnf_name in cnf_names: + limit = math.ceil(self.data[cnf_name][base_config_str] * GC.LOCAL_SEARCH_TIMEOUT_FACTOR) + return_code_i, score_i, time_in_seconds_i, cached_i = self.solve_cnf(cnf_name, config, limit) + return_codes.append(return_code_i) + scores.append(score_i) + time_in_seconds.append(time_in_seconds_i) + cached.append(cached_i) + return return_codes, scores, time_in_seconds, cached + + def solve_cnf(self, cnf_name: str, config: Dict[str, str], limit: int = 0) -> ( + int, float, bool): + self.log(3, f"Solving cnf {basename(cnf_name)}") + if self.args.debug: + self.debug_msg(f" with limit {round(limit)}") + + config_str = config_to_string(config) + + return_code = UNKNOWN + if cnf_name in self.data and config_str in self.data[cnf_name]: + self.log(3, f"\tsolver run cached") + cached = True + score = self.data[cnf_name][config_str] + time_in_seconds = self.time_data[cnf_name][config_str] + else: + self.log(3, f"\tsolver run not cached") + cached = False + if limit > 0 and self.args.criterion == "time": + timeout = math.ceil(limit) + else: + timeout = 1000000 + + cmd = f"{self.solver}{timeout} {cnf_name}" + for c in config: + cmd += f" --{c}={config[c]}" + + if limit > 0 and self.args.criterion == "conflicts": + cmd += f" --conflicts={limit}" + score = None + time_in_seconds = None + output = run(cmd.split(), stdout=PIPE, stderr=PIPE) + return_code = output.returncode + o = output.stdout.decode().split("\n") + for line in o: + if self.time_keyword in line: + time_in_seconds = float(line.split()[-2]) + if self.args.criterion == "time": + score = time_in_seconds + elif self.args.criterion == "conflicts" and "c conflicts:" in line: + score = int(line.split()[2]) + assert (score is not None) + assert (time_in_seconds is not None) + if return_code not in [SAT, UNSAT]: + time_in_seconds *= 5 + score *= 5 + self.log(1, f"timeout... using PAR5, {round(time_in_seconds, 2)}, {score}") + + self.data[cnf_name][config_str] = score + self.time_data[cnf_name][config_str] = time_in_seconds + + return return_code, score, time_in_seconds, cached + + def propose(self, config: Dict[str, str]) -> (str, str, str): + parameter_name, old_value, new_value = self.proposer.propose(config) + return parameter_name, old_value, new_value + + def accept(self, new_score: float, last_accepted_score: float, base_score: float = 1) -> bool: + self.log(3, f" Current cost: {round(new_score, 2)}, last accepted cost: {round(last_accepted_score, 2)}") + if new_score <= last_accepted_score: + self.log(3, " Probability to accept: 1") + accepted = True + else: + prob = math.exp((-new_score + last_accepted_score) / base_score * self.args.mcmc_beta) + self.log(3, " Probability to accept: {}".format(round(prob, 2))) + accepted = random.random() < prob + self.log(2, f" Accepted ? {'yes' if accepted else 'no'}") + return accepted + + def sample_training_data(self, step: int, samples: int): + tic = time.perf_counter() + training_instances = list(self.training_instances.values()) + + best_score = sum(self.solve_cnfs(training_instances, self.best_config, self.initial_config)[1]) + initial_score = sum(self.solve_cnfs(training_instances, self.initial_config, self.initial_config)[1]) + self.log(1, f"Score of previous best config: {best_score}, score of initial config: {initial_score}") + if best_score < initial_score: + best_config = copy(self.best_config) + prev_best_better = True + else: + best_score = initial_score + best_config = copy(self.initial_config) + prev_best_better = config_to_string(self.initial_config) == config_to_string(self.best_config) + + total_time = 0 + for training_instance in training_instances: + total_time += self.time_data[training_instance][config_to_string(best_config)] + estimated_time = self.train_time + total_time * samples + if estimated_time > self.args.sampling_budget: + if self.train_time + total_time * samples / 2 <= self.args.sampling_budget: + self.log(0, f"Not enough time to train {samples} times, but has enough time to train {samples/2} times") + samples = int(samples / 2) + else: + self.log(0, f"Estimate to exceed training budget {estimated_time}, not training anymore") + self.not_sampling_anymore = True + sampling_time = round(time.perf_counter() - tic, 2) + self.log(0, f"\n Sampling runtime at bound {step}: {sampling_time}") + self.train_time += sampling_time + return + + if self.args.greedy_init: + score, config = best_score, copy(self.best_config) + else: + score, config = initial_score, copy(self.initial_config) + diff = compare_configurations(self.initial_config, config) + self.log(1, "MCMC initialization: " + str(diff)) + + self.log(1, f"\nSampling {samples} times at bound: {step}") + for it in range(samples): + if it % 10 == 0 and self.args.adaptive: + score, config = initial_score, copy(self.initial_config) + self.log(1, f" ---- sample {it} current score: {round(score, 2)} " + f"best score: {round(best_score, 2)} ----") + parameter_name, old_value, new_value = self.propose(config) + assert (parameter_name is not None) + new_config = copy(config) + new_config[parameter_name] = new_value + _, new_scores, _, cached = self.solve_cnfs(training_instances, new_config, best_config) + new_score = sum(new_scores) + if True not in cached: + self.proposer.record_proposal_effect(parameter_name, old_value, new_value, score, + new_score) + self.log(2, f" Proposal: {parameter_name} {old_value} => {new_value}, " + f"new score: {round(new_score, 2)}") + if self.accept(new_score, score, initial_score): + score, config = new_score, copy(new_config) + if score < best_score: + best_score, best_config = new_score, copy(new_config) + + toc = time.perf_counter() + sampling_time = round(toc - tic, 2) + tic = toc + self.log(0, f"\n Sampling runtime at bound {step}: {sampling_time}") + self.train_time += sampling_time + + self.log(1, f"Sampling done, training score: {round(initial_score, 2)} -> " + f"{round(best_score, 2)}") + diff = compare_configurations(self.initial_config, best_config) + self.log(1, "Diff: " + str(diff)) + self.best_sampled_config = best_config + + for k, v in self.training_instances.items(): + self.trained_instances[k] = v + if k > self.last_sampled_step: + self.last_sampled_step = k + self.training_instances = dict() + + self.sampled_iterations += 1 + + def prepare_training_data(self): + if self.training_data_pickled is None: + self.log(1, "Preparing training data...") + self.training_data.clear() + for step, sampled_cnf in self.trained_instances.items(): + self.pv_to_index["cnf+" + sampled_cnf] = step + config_to_time = self.data[sampled_cnf] + if self.initial_config_str not in config_to_time: + continue + base_time = config_to_time[self.initial_config_str] + for config, new_time in config_to_time.items(): + config_dict = dict() + config_dict["cnf"] = sampled_cnf + for pv in config[:-1].split(","): + p, v = pv.split("+") + config_dict[p] = v + score = new_time / base_time + self.training_data.append((config_dict, score)) + self.log(1, f"{len(self.training_data)} training points added...") + + def store_training_data(self): + if self.training_data_store_path is not None: + if os.path.isfile(self.training_data_store_path): + os.remove(self.training_data_store_path) + with open(self.training_data_store_path, 'wb') as handle: + pickle.dump((self.pv_to_index, self.training_data), handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) + self.log(1, f"\nStored {len(self.training_data)} training points\n") + if self.args.store_training_data_only: + self.log(0, "Not training anymore, quitting") + exit(0) + + def update_current_config(self, step: int, mock: bool): + self.log(1, f"\nTraining at bound: {step}, method: {self.args.training_method}\n") + self.prepare_training_data() + self.store_training_data() + tic = time.perf_counter() + if self.args.training_method == "tuning": + self.best_config = copy(self.best_sampled_config) + if not mock: + self.current_config = self.best_sampled_config + else: + n_trees = self.args.n_trees + tree_depth = self.args.tree_depth + self.log(1, f"Training with depth {tree_depth}, ntrees{n_trees}") + trainer = ConfigTrainer(self.training_data, self.pv_to_index, self.args.training_method, + n_trees, tree_depth) + score = trainer.train() + if (not self.args.no_flex_tree) and ((not mock) or self.args.once): + if score < 0.9 and len(self.training_data) < 90: + self.log(1, "Training score too low, fall back") + self.current_config = copy(self.initial_config) + return + if score >= 0.85: # Good enough + pass + else: + if score <= 0.65: # Really bad, need a much bigger forest + depth = int(tree_depth * 5) + n_trees = int(n_trees * 2) + elif score <= 0.8: # bad, need more depth + depth = int(tree_depth * 2) + else: # Could be better # 0.8 - 0.85 + depth = int(tree_depth * 1.6) + self.log(1, f"Retraining with depth {depth}, ntrees{n_trees}") + trainer = ConfigTrainer(self.training_data, self.pv_to_index, self.args.training_method, + n_trees, depth) + + score = trainer.train() + self.log(1, f"Final train score: {score}") + + if self.args.debug: + if self.args.training_method == "dt": + trainer.visualize(join(self.EXP_DIR, f"decision_tree_step{step}.png")) + elif self.args.training_method == "rf": + trainer.visualize_trees(join(self.EXP_DIR, f"decision_tree")) + + # Sample 500 configs and evaluate with trainer + best_score, best_config, best_updates = 1, copy(self.initial_config), 0 + for sa in range(GC.NUMBER_OF_MCMC_SAMPLES_FOR_REGRESSOR): + if sa % 10 == 0 and self.args.adaptive: + score, config = 1, copy(self.initial_config) + elif sa % self.args.samples == 0: + score, config = 1, copy(self.initial_config) + parameter_name, old_value, new_value = self.propose(config) + assert (parameter_name is not None) + new_config = copy(config) + new_config[parameter_name] = new_value + new_score = trainer.evaluate(step + 1, new_config) + if self.accept(new_score, score): + updates = 0 + for k in new_config: + if self.initial_config[k] != new_config[k]: + updates += 1 + train_score, config = new_score, copy(new_config) + if new_score < best_score or \ + (new_score == best_score and updates < best_updates): + self.log(1, f"{best_score} --> {new_score}") + best_score, best_config = new_score, copy(new_config) + best_updates = updates + + self.log(1, f" Predicted training score: {round(best_score, 2)}") + + self.best_config = copy(best_config) + if not mock: + self.current_config = copy(best_config) + + diff = compare_configurations(self.initial_config, self.best_sampled_config) + self.log(1, "Current best sampled config: " + str(diff)) + + diff = compare_configurations(self.initial_config, self.best_config) + self.log(1, "Current best config: " + str(diff)) + + diff = compare_configurations(self.initial_config, self.current_config) + self.log(0, "Current config: " + str(diff)) + + train_time = round(time.perf_counter() - tic, 2) + self.log(0, f" Training and predicting runtime at bound {step}: {train_time}\n") + self.train_time += train_time + + def log(self, verbosity: int, msg: str): + if self.args.verbosity >= verbosity: + print(msg) + + + def debug_msg(self, msg: str): + print(f"DEBUG: {msg}") diff --git a/scripts/SolverParameter.py b/scripts/SolverParameter.py new file mode 100644 index 0000000..c015e02 --- /dev/null +++ b/scripts/SolverParameter.py @@ -0,0 +1,14 @@ +from typing import List + + +class SolverParameter: + def __init__(self, parameter_name: str, default_value: str, values: List[str], weight: int = 1): + self.parameter_name = parameter_name + self.default_value = default_value + self.values = values + self.weight = weight + + def dump(self): + s = f"parameter name: {self.parameter_name}, default value: {self.default_value}, weight: {self.weight}," + s += f" possible values: {', '.join(self.values)}" + return s diff --git a/scripts/Utils.py b/scripts/Utils.py new file mode 100644 index 0000000..08027fb --- /dev/null +++ b/scripts/Utils.py @@ -0,0 +1,55 @@ +from os import mkdir +from os.path import join, basename, isdir +from subprocess import run +import math +import numpy as np + + +def initialize_working_directory(args): + if not isdir(args.working_dir): + mkdir(args.working_dir) + EXP_DIR = join(args.working_dir, basename(args.filename)) + DATA_DIR = join(EXP_DIR, "train_instances") + CONFIG_DIR = join(EXP_DIR, "configs") + if not isdir(EXP_DIR): + mkdir(EXP_DIR) + if not isdir(DATA_DIR): + mkdir(DATA_DIR) + elif args.mode != "ambsearch": + run(f"rm -rf {DATA_DIR}/*", shell=True) + if not isdir(CONFIG_DIR): + mkdir(CONFIG_DIR) + else: + run(f"rm -rf {CONFIG_DIR}/*", shell=True) + + +def is_power_of_two(v: float) -> bool: + v = math.log2(v) + return math.ceil(v) == math.floor(v) + + +def smallest_element(lst, l): + for i, x in enumerate(lst): + if all(x <= y * l for j, y in enumerate(lst) if i != j): + return i + return -1 + + +def min_ind_other_than(lst, index): + min_index = -1 + min_val = 100000 + for i, e in enumerate(lst): + if i != index and e < min_val: + min_val = e + min_index = i + return min_index + + +def draw_top_key(prob_map, keys_subset): + prob_sub_map = dict() + for key in keys_subset: + prob_sub_map[key] = prob_map[key] + max_val = max(prob_sub_map.values()) + max_keys = [key for key, value in prob_sub_map.items() if abs(value - max_val) <= 0.001] + selected_key = np.random.choice(max_keys) + return selected_key diff --git a/scripts/run.py b/scripts/run.py new file mode 100755 index 0000000..303ecfa --- /dev/null +++ b/scripts/run.py @@ -0,0 +1,45 @@ +#!/usr/bin/env python3 + +import random + +import SDSLArgs +import Utils +from SDSLBMC import BMC +from ConfigTrainer import ConfigTrainer +from os.path import isdir +import pickle +import numpy as np + +wd ="/barrett/scratch/haozewu/learning-schedule/" +if not isdir(wd): + wd ="" + +# Binaries +binaries = dict() +binaries["pono"]=wd + "./bins/pono" +binaries["boolector"]=wd + "./bins/boolector" +binaries["cadical"]=wd + "./bins/cadical" +binaries["kissat"]=wd + "./bins/kissat" + +FALSE = 10 +TRUE = 20 +SAT = 10 +UNSAT = 20 + +args = SDSLArgs.sdcl_arg_parser() +print(args) + +random.seed(args.seed) +np.random.seed(args.seed) + +Utils.initialize_working_directory(args) + + +if args.mode in ["bmc", "sdcl"]: + solver = BMC(args, binaries) + solver.bmc_with_sdcl() +if args.mode in ["train"]: + with open(args.training_data, 'rb') as handle: + pv_to_index, data = pickle.load(handle) + trainer = ConfigTrainer(data, pv_to_index, args.training_method) + trainer.train()