SystemC学习使用记录

news2024/12/23 11:11:39

一、概述

对于复杂的片上系统,在进行RTL编码前,需进行深入的系统级仿真,以确认设计的体系结构是否恰当、总线是否能满足吞吐量和实现性要求以及存储器是否浪费,所进行的这些仿真要求在芯片的仿真模型上运行大量的软件,以覆盖所需的功能1

SystemC的开发流程

sc源代码可以使用任何标准C++编译环境进行编译,生成可执行文件
运行可执行文件可以生成VCD格式的波形文件
使用综合工具(如Cynthesizer)可以将sc的RTL级描述综合为Verilog代码,也可以使用体系结构综合工具(如ESLFlex)总和为包括软件和硬件的片上系统。

建模精度

周期精确模型

仿真速度很慢,什么功能都可以模拟,但一般适合做硬件RTL验证。

非定时模型

仿真速度很快,但是包含信息较少,适合定义设计规范,也可以结合先进的综合工作用来做软件开发。

松散定时模型

既可以做软软件开发和软件性能评估,也可以做体系结构分析和硬件验证

系统级建模:C++和SystemC

SystemC首先是C++,任何C++的语法和库都可以用在SystemC中。

为什么使用SystemC而不是C++

原始的C++模型程序必须手工转换为Verilog/VHDL,而SystemC可以用于描述不同的抽象级别(系统级、寄存器传输级等)

二、语法

模块定义

SC_MODULE

SystemC库种定义的一个宏,用来定义一个新的C++结构体,类似硬件模块

SC_MODULE(sram8x256)
{
.....
}

SC_CTOR

构造函数,除了完成C++种所要求的基本功能外,构造函数还用于初始化进程的类型并创建进程的敏感表。

SC_CTOR(sram8x256)
{
......
}

端口和信号

SystemC专有数据类型

sc_int/sc_uint/sc_bigint/sc_biguint/
sc_bit:2值单bit数据类型
sc_logic:4值单bit数据类型

用户自定义数据结构类型

typedef struct _frame{
......
} frane;

抽象端口

class direct_if
	:public virtual sc_interface
{
.....
}

sc_in/sc_out/sc_inout/sc_signal

端口类型,端口使用的数据类型可以时C++的数据类型,也可以是SystemC专用数据类型。

sc_in_clk  clk;   //端口定义,特殊情况,时钟定义
sc_in<sc_uint<8>>   wr_data;  //端口定义
sc_signal<sc_logic>   addr[16];   // 信号定义

信号赋值

通过read()和write()函数对信号读取和赋值

addr_o.write(addr_i.read());  //将addr_i的值赋给addr_o的值

敏感表

sensitive

sensitive为SC_METHOD和SC_THREAD进程设置敏感表

SC_METHOD(main);
sensitive<<clk_i.pos()<<rst_i.pos();

进程调用

SystemC中进程是一个基本执行单位,被调用来仿真目标系统的行为。
在SystemC中,进程不是层次化的,一个进程中不能包含或者直接调用其他进程,但进程可以调用非进程的函数和方法。

SC_METHOD

使用该进程调用方法,当敏感表有事件发生,该进程就会被调用。只有该类进程返回后仿真系统的事件才有可能前进,因此该类进程中不能使用wait()这样的语句。
SC_METHOD进程的敏感表在模块的构造函数内设定。

SC_THREAD

线程进程,该调用方式下线程能够被挂起和重新激活。线程进程使用wait()挂起,当敏感表中有时间发生,线程进程被重新激活运行到遇到新的wait()语句再重新挂起。当该进程一旦推出,将不能再次进入。

可以用来描述testbench的输入激励和输出捕获

SC_CTHREAD

钟控线程进程,继承于线程进程,只能再时钟的posedge或negaedge被触发或者激活,更接近于实际硬件的行为。

时序控制

wait()

用于SC_THREAD和SC_CTHREAD。用于将进程挂起等待下一个事件发生重新激活被挂起的进程。

wait();    //等待敏感表中有事件发生
wait(const sc_event& );   // 等待事件发生
wait(100, SC_NS);    // 进程将被挂起100ns后激活
wait(100, SC_NS, e1);   // 如果100ns内有事件e1发生,或者时间超过了100ns,进程将被激活

三、常用用法

仿真流程

顶层函数sc_main()

sc_main将设计中所有模块连接在一起,并引入时钟和波形跟踪。

int sc_main(int argc, char * argv[])
{
......
}

sc_start()

控制所有时钟的产生并在适当的时刻激活SystemC调度器。调度器控制整个仿真过程中的调度工作,包括激活进程,产生延迟、计算和更新变量和信号的值。
sc_start()只在sc_main()中调用。

sc_start();   // 没有参数,表示仿真一直进行直到遇到sc_stop()函数。
sc_start(1000);  // 仿真持续1000个时间单位停止或者期间遇到sc_stop()停止

波形跟踪

SystemC可以将仿真结果保存为VCD格式

  • 只有在整个仿真期间都存在的信号和变量才能被追踪,及模块中的信号和数据成员能被跟踪,函数的本地变量只有在被调用是才存在,所以不能跟踪
  • 任何类型的信号和变量都可以被跟踪
int sc_main(int, char **)
{
	sc_in<int>  datain;
	sc_trace_file * my_trace_file;
	my_trace_file = sc_create_vcd_trace_file("Wave");  // 产生一个Wave.vcd文件
	......
	sc_trace(my_trace_file, datain, "DataIn");     // 跟踪信号datain,datain在波形文件中被保存为DataIn
	......
	sc_close_vcd_trace_file(my_trace_file);   // 关闭打开的波形文件
	......
	return 0;
}

信息打印

SystemC定义了几种打印等级,INFO和WARNING可直接打开,ERROR类型由SystemC仿真器抛出异常,用户定义的异常处理代码去处理,对于FATAL,则停止仿真。

SC_REPORT_INFO( msg_type, msg);
SC_REPORT_WARNING( msg_type, msg);
SC_REPORT_ERROR( msg_type, msg);
SC_REPORT_FATAL( msg_type, msg);
sc_asserrt( expr );    // 打印的等级严重程度为FATAL

set_actions

修改打印等级

时钟相位关系

sc_set_time_resolution()
sc_set_default_time_unit()

四、事务处理级建模(TLM)

事务指两个时间点内发生的不可分割的活动。可以是一次总线读或写事务

基本通道

基本通道不包含任何进程,也不对外展现任何可见结构,也不能调用其他基本通道。

sc_mutex

互斥通道

sc_mutex protect;
......
protect.lock();
......
protect.unlock();

sc_fifo < T >

已实现好的FIFO通道,T指存储的数据类型。

sc_fifo<packet> fifo2(4);

sc_semaphore

信号量,限制同时使用某共享资源的进程的数量。

分层通道

相比基本通道,分层通道包含进程,可以直接操作其他通道。

五、TLM2.0

TLM2.0是专门为建模存储器映射的片上总线而设计的SystemC模型库
事务对象是一个C++类,TLM2.0预定义了一个通用净核类和相应的基础协议,以进一步保障不同提供商提供的模型互联互通。

核心接口

事务发起者和目标模块必须遵守的接口标准,包含四种:阻塞、非阻塞传送接口、DMI和调试传送接口

阻塞传送接口

支持松散时间模型。发起者通过调用一个函数就可以完成一个非阻塞事务处理。

class ...
{
	public: 
		virtual void b_transport(TRANS& trans, sc_core::sc_time& t)=0
}

b_transport(TRANS& trans, sc_core::sc_time& t)是欸阻塞事务处理接口的方法。trans是事务,t是双向时间参数。当发起者通过b_transport访问目标时,t为事务处理发起的时间;当目标返回时,t为事务处理结束时间。

非阻塞传送接口

非阻塞传送接口用于支持建模近似时间模型,该模型用于描述发起者和目标之间的事务处理过程的多相位的细节,每个相位都有一个明确的定时点。非阻塞接口有
tlm_phase是非阻塞传送接口模板类的缺省相位类型。tlm_phase的值有5个:UNINITIALIZED_PHASE=0, BEGIN_REQ=1, EDN_REQ, BEGIN_RESP, END_RESP。

事务定义

可以使用C++类来表示事务

class bus_payload     // 定义
{
	public:
		unsigned int address;
		......
};

bus_payload bp;      // 例化

开源项目

NVDLA

虚拟仿真平台

在这里插入图片描述

NVDLA 加速器硬件架构

在这里插入图片描述

NVDLA Quick Start

参考文献


  1. 李挥,陈曦, SystemC电子系统级设计 ↩︎

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1676829.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

PLL-分频器

概念 分频器的性能一般用四个参数来规定:(1)分频比&#xff0c;(2)最大允许输入频率fmax&#xff0c;(3)功耗&#xff0c;(4)最小允许输入电压摆幅(也叫“灵敏度”)。虽然分频器的相位噪声也很重要&#xff0c;但在大多数情况下它可以忽略不计。 把一般分频器的输入灵敏度画成…

微信支付商户的“商家转账到零钱”产品快速开通指南

微信支付商户的“商家转账到零钱”功能为商家提供了便捷的转账途径&#xff0c;尤其适用于费用报销、员工福利发放、合作伙伴货款或分销返佣等多种场景。那么&#xff0c;如何快速开通这一功能呢&#xff0c;需要快速开通的商户可以联系小编。 首先&#xff0c;确保你的企业已经…

C++基础与深度解析 | 表达式 | 操作符

文章目录 一、表达式基础1.表达式的值类别2.表达式的类型转换 二、表达式详述1.算术操作符2.逻辑与关系操作符3.位操作符4.赋值操作符5.自增与自减运算符6.其他操作符三、C17对表达式的求值顺序的限定 一、表达式基础 表达式由一到多个操作数组成&#xff0c;可以求值并 ( 通常…

Node.js 学习笔记 express框架

express express 使用express下载express 初体验 express 路由什么是路由1路由的使用验证的方法 2获取请求报文参数3获取路由参数4响应设置响应报文 express 中间件5中间件全局中间件路由中间件 6静态资源中间件注意事项案例 7请求体数据8防盗链实现防盗链 9路由模块化router E…

Linux: Make工具以及Makefile文件

make工具 人们通常利用 make 工具来自动完成编译工作。这些工作包括&#xff1a;如果仅修改了某几个源文件&#xff0c;则只重新编译这几个源文件&#xff1b;如果某个头文件被修改了&#xff0c;则重新编译所有包含该头文件的源文件。利用这种自动编译可大大简化开发工作&…

TreeMap详解:Java 有序 Map 原理与实现

哈喽&#xff0c;各位小伙伴们&#xff0c;你们好呀&#xff0c;我是喵手。运营社区&#xff1a;C站/掘金/腾讯云&#xff1b;欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点&#xff0c;并以文字的形式跟大家一起交流&#xff0c;互相学习&#xff0c;一…

论文解读:Self-Prompt Mechanism for Few-Shot Image Recognition

文章汇总 存在的问题 由于提示文本和图像特征之间固有的模态差异&#xff0c;常规的提示方法的性能受到限制。 动机 让视觉信息自己给自己提示 解决办法 SPM涉及到图像编码器跨空间和通道维度产生的固有语义特征的系统选择&#xff0c;从而产生自提示信息。随后&#xff…

【yolov8分类任务-全流程】【公开数据白内障-101:101例白内障手术的视频数据集】

文章目录 1.公开数据集1.1.白内障-101&#xff1a;数据集文件结构1.1.1.视频文件1.1.2.注释文件(1)videos.csv(2) phases.csv(3)annotations.csv 1.2. 数据处理1.2.1.抽帧脚本全部代码&#xff08;每行都有注释&#xff09;1.2.2.分类任务划分数据集脚本 2.yolov8分类任务训练2…

【教程】Jetson安装PyQt5和CUDA版OpenCV

转载请注明出处&#xff1a;小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你&#xff0c;请不吝给个[点赞、收藏、关注]哦~ 安装PyQt5 注意目前似乎只支持Python3.6&#xff01;&#xff01;&#xff01; sudo apt install pyqt5* -y sudo apt-get install python3-pyqt…

Java | Leetcode Java题解之第89题格雷编码

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution {public List<Integer> grayCode(int n) {List<Integer> ret new ArrayList<Integer>();for (int i 0; i < 1 << n; i) {ret.add((i >> 1) ^ i);}return ret;} }

每日一题12:Pandas:数据重塑-融合

一、每日一题 解答&#xff1a; import pandas as pddef meltTable(report: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:reshaped_report report.melt(id_varsproduct, var_namequarter, value_namesales)return reshaped_report 题源&#xff1a;Leetcode 二、总结 melt()函数是Pa…

Python 机器学习 基础 之 监督学习 [线性模型] 算法 的简单说明

Python 机器学习 基础 之 监督学习 [线性模型] 算法 的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 监督学习 [线性模型] 算法 的简单说明 一、简单介绍 二、监督学习 算法 说明前的 数据集 说明 三、监督学习 之 线性模型 算法 1、用于回归的线性模型 2、线性回归&#xff0…

SpringCloud------Feign,Geteway

Feign 所以我们使用一门新的技术&#xff1a;声明式的http客户端Feign 第一步&#xff1a;引入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency> …

Vue 封装axios

【一】准备工作 &#xff08;1&#xff09;安装必要插件 安装Axios&#xff0c;这是必要的。默认最新版 npm install axios -S 或 cnpm install axios -S安装elementui-plus&#xff0c;用于提示信息 npm install element-plus --save # 或 cnpm install element-plus --s…

Selenium自动操作鼠标的方法及示例(鼠标左右键单击、左键双击、拖动等)

天行健&#xff0c;君子以自强不息&#xff1b;地势坤&#xff0c;君子以厚德载物。 每个人都有惰性&#xff0c;但不断学习是好好生活的根本&#xff0c;共勉&#xff01; 文章均为学习整理笔记&#xff0c;分享记录为主&#xff0c;如有错误请指正&#xff0c;共同学习进步。…

五分钟“手撕”时间复杂度与空间复杂度

目录 一、算法效率 什么是算法 如何衡量一个算法的好坏 算法效率 二、时间复杂度 时间复杂度的概念 大O的渐进表示法 推导大O阶方法 常见时间复杂度计算举例 三、空间复杂度 常见时间复杂度计算举例 一、算法效率 什么是算法 算法(Algorithm)&#xff1a;就是定…

BakedSDF: Meshing Neural SDFs for Real-Time View Synthesis 论文阅读

&#xff08;水一篇博客&#xff09; 项目主页 BakedSDF: Meshing Neural SDFs for Real-Time View Synthesis 作者介绍 是 Mildenhall 和 Barron 参与的工作&#xff08;都是谷歌的&#xff09;&#xff0c;同时一作是 Lipman 的学生&#xff0c;VolSDF 的一作。本文引用…

234.回文链表

给你一个单链表的头节点 head &#xff0c;请你判断该链表是否为 回文链表 。如果是&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,2,1] 输出&#xff1a;true示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;head …

项目管理-案例重点知识(风险管理)

项目管理 : 每天进步一点点~ 活到老&#xff0c;学到老 ヾ(◍∇◍)&#xff89;&#xff9e; 何时学习都不晚&#xff0c;加油 二、风险管理 案例重点 重点内容&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;风险划分 &#xff08;2&#xff09;SWOT 分析&#xff0c;提示清单 …

5.10.10 用于图像识别的深度残差学习

1. 介绍 深度卷积神经网络为图像分类带来了一系列突破。深度网络自然地以端到端的多层方式集成低/中/高级特征和分类器&#xff0c;并且特征的“级别”可以通过堆叠层的数量&#xff08;深度&#xff09;来丰富。 学习更好的网络是否像堆叠更多层一样容易&#xff1f; 这个问…