對于從事ASIC行業(yè)及FPGA行業(yè)的小伙伴來說,仿真是一件必不可少的事情。或許有人是驗(yàn)證大拿,UVM高手,但相較于軟件豐富的驗(yàn)證框架,對于各種各樣的場景單純的SV構(gòu)建測試用例是否便捷值得推敲。
何為cocotb
cocotb is a coroutine based cosimulation library for writing VHDL and Verilog testbenches in Python.
21世紀(jì),python成了一門吃香的語言。cocotb是一套基于python的用于構(gòu)建仿真及測試用例的lib庫,它的框架為:
可以看到,在cocotb的框架里,我們的待測試邏輯運(yùn)行在仿真器中(VCS、Verilator等),而我們的測試框架及測試用例均以python的形式構(gòu)建,雙方通過仿真器提供的各種標(biāo)準(zhǔn)接口進(jìn)行通信。及設(shè)計(jì)代碼為Verilog/VHDL/Systemverilog,而測試代碼為Python。
存在即合理,為什么這么搞?因?yàn)镻ython寫起來簡單唄!在能夠正常實(shí)現(xiàn)對DUT的接口驅(qū)動(dòng)的同時(shí)借助python豐富的lib庫能夠讓我們快速的構(gòu)建測試用例及參考模型。而借助軟件現(xiàn)成的測試框架能夠極大加速驗(yàn)證流程。想想單純的一個(gè)圖像處理的仿真用純Systemverilog的方式進(jìn)行驗(yàn)證在進(jìn)行測試數(shù)據(jù)生成及最后結(jié)果對比要多少腳本……
cocotb安裝
按照cocotb手冊給出的安裝流程,在CentOS里安裝步驟為:在安裝過程中,有遇到“Python.h: No such file or directory”,解決辦法為:#Prepare
sudo yum install make gcc gcc-c++ libstdc++-devel python3 python3-devel python3-pip
#install cocotb
pip install cocotb
##pip may belong to a different Python installation
# to what you expect. Use pip -V to check. If this
#prints “(python 2.7)”, use pip3 or python3 -m pip
#inplaceofpipinthecommandshown.
安裝后可以查看到:1.可以先查看一下含python-devel的包
yumsearchpython|greppython-devel
2.64位安裝python-devel.x86_64,32位安裝python-devel.i686,我這里安裝:
sudoyuminstallpython-devel.x86_64
3. 進(jìn)入/usr/include/python2.7看一下現(xiàn)在有沒有Python.h,版本不同目錄名不同,我這里是2.7版本。其實(shí)也可以看到很多.h文件,python需要庫或頭文件都在這個(gè)地方。
對于沒有VCS等收費(fèi)EDA license的小伙伴建議安裝Verilator:$cocotb-config -v
1.4.1.dev0
sudo apt-get install git make autoconf g++ flex bison -y # First time prerequisites
git clone http://git.veripool.org/git/verilator # Only first time
unsetenv VERILATOR_ROOT # For csh; ignore error if on bash
unset VERILATOR_ROOT # For bash
cdverilator
autoconf # Create ./configure script
./configure
make -j$(nproc)
sudomakeinstall
example
在cocotb中給出的example中,endian_swapper例子的測試框架為:測試框架和我們在平常的測試框架行為基本相同,不同是cocotb為Driver、Monitor、Scoreboard等都提供了基礎(chǔ)類庫供調(diào)用,對于搭建仿真平臺(tái)應(yīng)該有較好的幫助。而cocotb中提供的TestFactory,能夠方便的進(jìn)行測試用例的生成:
這里根據(jù)輸入的參數(shù),factory會(huì)生成32個(gè)testcase用于測試,感覺還是蠻高效的。在仿真完成后,能夠自動(dòng)匯總測試結(jié)果:factory = TestFactory(run_test)
factory.add_option("data_in", [random_packet_sizes])
factory.add_option("config_coroutine", [None, randomly_switch_config])
factory.add_option("idle_inserter", [None, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])
factory.add_option("backpressure_inserter", [None, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])
factory.generate_tests()
寫在最后
之所以探索下cocotb,主要原因是雖然SpinalHDL測試框架和cocotb差不多,但目前SpinalHDL尚未集成對VCS仿真器的集成(而我又沒打算自己集成進(jìn)去)。而在做FPGA設(shè)計(jì)時(shí),若代碼里集成了Xilinx/Altera的IP,那么在SpinalHDL的框架里就沒辦法進(jìn)行仿真了,而cocotb則是一個(gè)不錯(cuò)的選擇(若可以選,我仍選SpinalHDL,設(shè)計(jì)仿真一條龍,當(dāng)然現(xiàn)在也可以,對于Mem、FIFO等常用IP SpinalHDL還是有提供的,或者我們自己按需定制實(shí)現(xiàn)IP也可以的,SpinalHDL寫IP簡直不要太爽)。
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原文標(biāo)題:cocotb初探
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