Systemverilog覆盖率的合并和计算方式

news2024/12/22 9:27:49

在systemverilog中,对于一个covergroup来说,可能会有多个instance,我们可能需要对这些instance覆盖率进行操作。

  1. 只保存covergroup type的覆盖率,不需要保存instance-specified的覆盖率
  2. coverage type和instance-specified的覆盖率都保存
  3. 选择coverage type总体覆盖率的计算方式

对于以上的3个问题,可以使用sv里covergroup自带的以下几个控制选项来完成:

coverage options
Option nameTypeDefaultDescription
option.per_instance=booleanInstance-specific coverage options0Each instance contributes to the overall coverage information for the covergroup type. When true, coverage information for this covergroup instance shall be saved in the coverage database and included in the coverage report. When false, implementations are not required to save instance-specific information.
type_option.merge_instances=booleanCoverage group type (static) options0When true, cumulative (or type) coverage is computed by merging instances together as the union of coverage of all instances. When false, type coverage is computed as the weighted average of instances.
option.get_inst_coverage=booleanInstance-specific coverage options0Only applies when the merge_instances type option is set. Enables the tracking of per instance coverage with the get_inst_coverage built-in method. When false, the value returned by get_inst_coverage shall equal the value
returned by get_coverage.

option.per_instance, type_option.merge_instances和option.get_inst_coverage的默认值都是1。要注意的是merge_instances是type_option,也就是说这个coverage group不管例化多少份,merge_instances都是一样的,也可以理解为class里的static变量 (The identifier type_option is a built-in static member of every covergroup, coverpoint, and cross)。其它两个是instanceoption,也就是说在例化covergroup的时候可以更改它们的值,从而造成各种类型的instances,可以理解为内部变量 (Instance-specific option assignment statements in the covergroup definition are evaluated at the time that the covergroup is instantiated. Each instance of a covergroup can initialize an instance-specific option to a different value. The initialized option value affects only that instance.)。

结合上述3个options的功能,我们来看如何解决最开始提出的3个问题。

解决第一个问题

可以把option.per_instance设置为0,或者不配置,因为它的default值是0。这样我们看到的questasim覆盖率结果页面如下:

 我们在这个例子里例化了两份cg_dcu_tag covergroup。但最后显示的就单单是covergroup type的结果。

解决第二个问题

可以把option.per_instance设置为1。这样我们看到的questasim覆盖率结果页面如下:

  我们在这个例子里例化了两份cg_dcu_data covergroup。因为per_instance=1,所以最后收集到的coverage信息包含covergroup type和covergroup instances的。而且可以看出merge_instances=0,所以covergroup type的覆盖率结果是INST dcu_data和INST dcu_data#1这两个instance的加权平均得到的。(45.15%*1 + 45.12*1)/2 ≈ 45.14%

解决第三个问题

把type_option.merge_instances设置为1或0,会影响covergroup type的覆盖率值。如果设置为0,那么是将各个instance按weight进行加权平均。如果设置为1,是把各个instances的结果或起来。

 我们在这个例子里例化了两份cg_dcu_counter covergroup。因为per_instance=1,所以会看到coverage type和coverage instances的结果。还有就是merge_instances=1,所以最后coverage type覆盖率的结果是INST dcu_counter和INST dcu_counter#1的或起来。

其实option.per_instance和type_option.merge_instances各自独立,可以任意组合,上面例子只是组合了3种场景,还有一种场景就是option.per_instance=0,type_option.merge_instances=1。读者可以自行分析。

然后再说下option.get_inst_coverage,这个选项会影响covergroup内置函数get_inst_coverage()的返回结果。如果option.get_inst_coverage=1,那么返回每个特定instance的coverage结果。如果option.get_inst_coverage=0,那么返回总得结果,也就是和get_coverage()内置函数的结果一样。所以读者要根据使用场景自行配置。

 

覆盖率计算方式

 既然这节提到了覆盖率合并,那也顺便说下sv里覆盖率的计算方式。

对于covergroup覆盖率的计算:

 对于coverpoint覆盖率的计算:

 说明下,coverpoint有两种,1种是用户自动指定bins,另1种是系统自动生成bins。1个bin如果没有转换或者值,那么这个bin的结果会从Ci计算公式里的分母和分子中去掉。也就是不参与计算了。

对于cross覆盖率的计算:

 covergroup type覆盖率的计算:

刚才上述也讲过,covergroup type覆盖率的计算有两种方式,如果type_option.merge_instances等于0(false),那么type coverage的计算方式是所有instances的加权平均(weight average)。如果type_option.merge_instances等于1(true),那么type coverage的计算方式是把所有instance的覆盖率结果合并(merge)在一起。因此,当采用加权平均计算方式时,covergroup type coverage的结果单单取决于每个instance,而不是instance内的coverpoints或cross。公式如下:

 

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/371100.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

SVM支持向量机理解_KKT条件_拉格朗日对偶_SMO算法

目录 一、支持向量机基本型(线性可分) 1.1 问题描述 1.2 参考资料 二、KKT条件 2.1 KKT条件的几个部分 2.1.1 原始条件 2.1.2 梯度条件 2.1.3 松弛互补条件 2.2 参考资料 三、对偶形式 四、SMO算法 五、线性不可分情形 六、核函数 一、支持…

TimeWheel时间轮算法原理及实现(附源码)

时间轮算法原理及实现前言1.时间轮核心2.简单定时器3.任务队列4.优化任务队列5.简单时间轮6.多层时间轮前言 在各种业务场景中,我们总是会需要一些定时进行一些操作,这些操作可能是需要在指定的某个时间点操作,也可能是每过一个固定的时间间隔后进行操作,这就要求我们需要有一个…

【蓝桥OJ—C语言】高斯日记、马虎的算式、第39级台阶

文章目录高斯日记马虎的算式第39级台阶总结高斯日记 题目: 大数学家高斯有个好习惯:无论如何都要记日记。 他的日记有个与众不同的地方,他从不注明年月日,而是用一个整数代替,比如:4210。 后来人们知道&am…

You Only Need 90K Parameters to Adapt Light 论文阅读笔记

这是BMVC2022的论文,提出了一个轻量化的局部全局双支路的低光照图像质量增强网络,有监督。 思路是先用encoder f(⋅)f(\cdot)f(⋅)转到raw-RGB域,再用decoder gt(⋅)g_t(\cdot)gt​(⋅)模拟ISP过程转到sRGB域。虽然文章好像没有明确指出&…

【蓝牙mesh】Network协议层介绍

【蓝牙mesh】Network协议层介绍 Network层简介 上一章节我们讲解了蓝牙Mesh中Lower层的功能和数据格式。 Lower层的数据往下传输就到了网络层(Network Layer)。网络层定义了收到Lower层的数据后,如何对其进行判断、封装、加密、认证&#xf…

学习(mianshi)必备-ClickHouse高性能查询/写入和常见注意事项(五)

目录 一、ClickHouse高性能查询原因-稀疏索引 二、ClickHouse高性能写入-LSM-Tree存储结构 什么是LSM-Tree 三、ClickHouse的常见注意事项和异常问题排查 一、ClickHouse高性能查询原因-稀疏索引 密集索引: 在密集索引中,数据库中的每个键值都有一个索引记录&…

Amazon S3 服务15岁生日快乐!

2021年3月14日,作为第一个发布的服务,Amazon S3 服务15周岁啦!在中国文化里,15岁是个临界点,是从“舞勺之年”到“舞象之年”的过渡。相信对于 Amazon S3 和其他的云服务15周岁也将是其迎接更加美好未来的全新起点。亚…

【论文解读】如何使用1B参数的小模型吊打GPT3.5

大型语言模型 (LLM) 通过利用思维链 (CoT) 提示生成中间推理链作为推断答案的基本原理,在复杂推理上表现出了令人印象深刻的性能。 然而现有的 CoT 研究主要集中在语言模态上。 我们提出 Multimodal-CoT(多模态思维链推理模型),它…

利用steam搬砖信息差赚钱,单账号200+,小白也能轻松上手!

现在很多人在做互联网而且也赚到钱了,但还是有很多人赚不到钱,这是为什么? 这里我不得不说一个词叫做赛道,也就是选择,选择大于努力,项目本身大于一切,90%的人都觉得直播带货赚钱,但…

VSCode配置(一)Remote SSH

插件安装 Remote-SSHRemote Explorer 可以完成下面任务 连接远程服务器(支持rsa key的认证登陆),并访问文件结构可以经过中转机(跳转机)访问内网机器,进行IP穿透可以建立tunnel,将本地端口映…

弱监督论文阅读:P2BNet算法笔记

标题:Point-to-Box Network for Accurate Object Detection via Single Point Supervision 会议:ECCV2022 论文地址:https://link.springer.com/10.1007/978-3-031-20077-9_4 官方代码:http://www.github.com/ucas-vg/P2BNet 作者…

2023年网络安全竞赛——Python渗透测试PortScan.py

端口扫描Python渗透测试:需求环境可私信博主获取 任务环境说明: 服务器场景:PYsystem0041服务器场景操作系统:未知服务器场景FTP用户名:anonymous 密码:空1. 从靶机服务器的FTP上下载PortScan.py,编辑Python程序PortScan.py,实现

操作系统核心知识点整理--内存篇

操作系统核心知识点整理--内存篇按段对内存进行管理内存分区内存分页为什么需要多级页表TLB解决了多级页表什么样的缺陷?TLB缓存命中率高的原理是什么?段页结合: 为什么需要虚拟内存?虚拟地址到物理地址的转换过程段页式管理下程序如何载入内存?页面置…

NCNN Conv量化详解1

1. NCNN的Conv量化计算流程 正常的fp32计算中,一个Conv的计算流程如下: 在NCNN Conv进行Int8计算时,计算流程如下: NCNN首先将输入(bottom_blob)和权重(weight_blob)量化成INT8,在INT8下计算卷积,然后反量化到fp32,再和未量化的bias相加,得到输出(top_blob) 输入和…

学了一年Java的我,想转嵌入式了

秋名山码民的主页 🎉欢迎关注🔎点赞👍收藏⭐️留言📝 🙏作者水平有限,如发现错误,还请私信或者评论区留言! 目录前言为啥我想去转行?如果我现在选择转硬件,我…

【华为OD机试模拟题】用 C++ 实现 - 相同字符连续出现的最大次数(2023.Q1)

最近更新的博客 华为OD机试 - 入栈出栈(C++) | 附带编码思路 【2023】 华为OD机试 - 箱子之形摆放(C++) | 附带编码思路 【2023】 华为OD机试 - 简易内存池 2(C++) | 附带编码思路 【2023】 华为OD机试 - 第 N 个排列(C++) | 附带编码思路 【2023】 华为OD机试 - 考古…

计算机网络——问答2023自用

1、高速缓冲存储器Cache的作用? 这种局部存储器介于CPU与主存储器DRAM之间,一般由高速SRAM构成,容量小但速度快,引入它是为了减小或消除CPU与内存之间的速度差异对系统性能带来的影响 (Cache可以保存CPU刚用过或循环使…

【react storybook】从零搭建react脚手架,并使用storybook发布组件库到npm,并生成可视化UI文档

storybook成品展示开发准备开发组件写MDX文档发布文档发布组件成品展示 可视化UI文档页面: 可视化UI文档地址: https://guozia007.gitee.io/storybook-ui/?path/docs/mdx-button--default-story组件库地址: https://www.npmjs.com/pac…

Vmware虚拟机无法联通主机解决方法二

昨天在遇到了VMware 虚拟机无法联通主机,导致我在CentOS-7 搭建的伪Hadoop3 服务,无法访问管理平台,使用将网络编辑器修改为“桥接”模式解决。今天在学习HBase 时,昨天的问题又重新了,我通过SSH 工具MobaXterm 都无法…

《第一行代码》 第八章:应用手机多媒体

一&#xff0c;使用通知 第一步&#xff0c;创建项目&#xff0c;书写布局 <LinearLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:orientation"vertical"android:layout_width"match_parent"android:layout_he…