好,在前面鋪墊了八篇文章之后,終于來到了這個專欄里最想討論的地方了。
為什么好好地要在探究異步邏輯的專欄中討論起隨機的事情了呢?因為想聊一聊對跨異步模塊的仿真隨機問題。這個問題本身是一個挺龐大的話題,而我也沒有太多的經驗因此主要以探究和談論為主。說到對跨異步模塊和邏輯進行功能仿真,很多地方都提到了在模塊里引入隨機延時的思路,這個思路沒有什么問題但是引入的隨機卻很容易讓我們掉坑里。
在驗證環(huán)境中我們見得最多的隨機函數有兩個:$random和$urandom(臨時抽查:在環(huán)境中進行隨機時要用哪個?為什么?),對于這兩個函數在環(huán)境中的隨機特性相信大家都是非常熟悉并牢記了用$urandom進行隨機而不要使用$random。但是一旦在靜態(tài)對象中(環(huán)境是automatic記得吧)比如module、interface中使用這兩個函數,他們的特性就和在環(huán)境中不一樣了。
實驗環(huán)境搭建為了直觀的總結特性,我先做了一個簡單的模塊,核心代碼就是這樣:
reg [7:0]rand_value, urand_value;
always @*begin
if(power)begin
rand_value = $random;
urand_value = $urandom;
$display("----------------------------------------------");
$display("%m rand_value = 'h%0h", rand_value);
$display("%m urand_value = 'h%0h", urand_value);
$display("----------------------------------------------");
end
endpower是輸入接口,每當power跳轉為1時會分別進行一次$random和$urandom的隨機并將隨機結果打印出來。之后通過auto_testbench生成環(huán)境,并在環(huán)境中例化了兩個rand_test模塊:
rand_test
u_rand_test0(.power(power));
rand_test
u_rand_test1(.power(power));而后在testbench驅動power信號,共使能3次:
logic power;
initial begin
wait(sim_start === 1'b1);
`DELAY(10, clk);
power = 1'b1;
`DELAY(1, clk);
power = 1'b0;
`DELAY(10, clk);
power = 1'b1;
`DELAY(1, clk);
power = 1'b0;
`DELAY(10, clk);
power = 1'b1;
`DELAY(1, clk);
power = 1'b0;
sim_finish = 1'b1;
end實驗環(huán)境搭建完成。
實驗現象為展示結果,分別以seed=0/1234/5678三個種子進行了三次仿真,仿真結果如下:
這樣看起來并不是很直觀,那么通過表格對三次仿真結果進行匯總:
特性分析先對單一仿真結果如seed=4567進行分析,將時間軸稱之為縱向維度,將并行例化軸稱之為橫向維度:
觀察仿真結果可以發(fā)現如下的特性:
1.縱向看,無論是$random還是$urandom都實現了隨機功能,且每次隨機值不同;
2.橫向看,兩個例化模塊對比,$random每次隨機的結果不同,而$urandom每次隨機的結果相同;
之后觀察三次仿真結果,進一步得出另外的特性:
3.以不同的種子進行仿真時,同一個例化模塊,$random的隨機結果每次都相同,而$urandom每次的隨機結果是不同的;
將這三個結論匯總在表格上:
而在我們的需求是什么呢?讓我們思考下,假設我們現在是對多比特信號進行跨異步的處理,在異步路徑上我們對每個比特加入了隨機延遲(或者在同步器出口亞穩(wěn)態(tài)隨機恢復為正確值或錯誤值),那么在通過驗證環(huán)境進行仿真時,我們必然希望:
1.隨機數值是可控且可以復現的,不同的種子隨機出不同的結果,相同的種子隨機出相同的結果,這樣可以充分覆蓋隨機場景,且出錯后穩(wěn)定可復現;
2.橫向看,不同的比特(即每條異步走線路徑)隨機的結果不同,例如隨機延遲時,每條路徑的延遲本身就不同,如果隨機結果一致那就沒有意義了;
3.縱向看,單比特走線每次隨機的結果不同,例如這次跳變隨機恢復為正確值,下次隨機恢復為錯誤值;
因此最符合我們預期的特性應該是這樣的:
那么顯然,$random和$urandom都是不符合我們的需求的,$urandom_range(min, max)、std:randomize()甚至randcase都和$urandom有相近的性質,也無法解決問題。
所以在靜態(tài)模塊中怎么構造我們需要特性的隨機方法呢?
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