資料介紹
為了顯著加快驗(yàn)證速度,處理每天都會(huì)變化的復(fù)雜算法,很多公司轉(zhuǎn)向采用 High-Level Synthesis (HLS) 方法。但是,要利用在更高抽象度開展設(shè)計(jì)帶來的相關(guān)性能改進(jìn),采用 C++ 或 SystemC 編寫的高層次模型不僅要求正確無誤,還要進(jìn)行面積和性能優(yōu)化,這一點(diǎn)極其重要。C++ 仿真作為一種快速的非時(shí)序仿真,是驗(yàn)證高層次模型是否具備正確功能的理想選擇。但是,此仿真僅在驗(yàn)證平臺(tái)準(zhǔn)備就緒后方可進(jìn)行。此外,C++ 語言具有歧義性,在仿真過程中很難發(fā)現(xiàn)。即使代碼編寫正確,高層次模型的代碼編寫方式也可能不太理想,導(dǎo)致綜合之后硬件達(dá)不到預(yù)期。問題可能在 C++ 仿真中出現(xiàn),或者導(dǎo)致此仿真與 RTL 仿真之間的仿真不匹配。也可能完全無法檢測(cè)出問題(圖 1)。
圖 1:編碼問題、達(dá)不到預(yù)期的硬件或未檢測(cè)到的問題都有可能
C++ 模型的這些缺陷中,一些可以被靜態(tài)軟件分析工具指出,但這些工具本身是通用型軟件,不能理解模型的硬件意圖。
雖然對(duì) C++ 源代碼運(yùn)行語法檢查器等軟件檢查工具的想法很有誘惑力,但這些工具并不理解硬件。團(tuán)隊(duì)可運(yùn)行這些工具獲得結(jié)果,但這些結(jié)果并不準(zhǔn)確,而且可能誤導(dǎo)設(shè)計(jì)人員以為代碼中沒有任何問題,這將會(huì)給綜合和 RTL 仿真造成不利的影響?;蛘呦喾?,他們可能會(huì)看到成百上千條實(shí)際沒有問題的違例項(xiàng)。軟件檢查工具存在的一些硬件感知的問題包括:
■ 僅適用于 C++ 代碼,而不支持 SystemC
■ 不理解比特精確數(shù)據(jù)類型
■ 僅采用靜態(tài)分析,可能生成許多誤報(bào)
■ 不理解某些代碼可能生成不太理想或錯(cuò)誤的硬件
■ 不能生成反例驗(yàn)證平臺(tái)
設(shè)計(jì)和驗(yàn)證團(tuán)隊(duì)真正需要的是一種能夠在綜合至 RTL 之前,快速、輕松地找出編碼錯(cuò)誤和不太理想的代碼的工具。團(tuán)隊(duì)還需要避免 C++ 和 RTL 仿真之間的仿真不匹配(圖 2)。
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