AI 컴파일러는 정규화, 로우링, 최적화를 통해 연산 그래프를 적극적으로 재작성하여 텐서와 연산자의 행위 추적을 어렵게 만듭니다. 행위 추적은 플랫폼별 후처리, 컴파일러 동작 디버깅, 변환 검증에 필수적입니다.
관측 가능한 연산 행위를 기반으로 하는 가벼운 생성적 접근 방식을 통해 행위 추적을 구현합니다. 식별자를 컴파일러 패스에 전파하는 대신 그래프 변환을 관찰하고 관측 가능한 연산 행위로 행위 추적을 추론합니다.
COVAN 프로토타입 AI 컴파일러에 구현하여 중간 노드가 제거되더라도 행위 추적을 보존하는 안정성을 입증했습니다. 엔지니어링 오버헤드가 최소화되었습니다.