Icarus Verilog 仿真器中的组合逻辑循环问题分析与解决
问题背景
在使用Icarus Verilog仿真器进行APB交叉开关(APB crossbar)设计验证时,开发者遇到了一个组合逻辑无限循环的问题。该设计主要由组合逻辑构成,仅仲裁器部分使用了时序逻辑。值得注意的是,同样的设计在VCS仿真器中能够正常运行,这表明问题可能与Icarus Verilog对某些特定语法结构的处理方式有关。
问题现象
设计中的APB交叉开关模块在Icarus Verilog仿真时陷入无限循环,具体表现为:
- 组合逻辑块不断重新计算
- 仿真无法正常推进
- 相同设计在VCS仿真器中工作正常
根本原因分析
经过深入分析,发现问题主要源于以下几个方面:
-
常量选择敏感度处理不足:Icarus Verilog对always_comb块中的常量选择支持不完善,会输出"constant selects in always_* processes are not currently supported"警告,导致组合逻辑块被过度重新计算。
-
编码风格问题:设计中使用了"先赋默认值,再条件更新"的编码风格:
signal = 0; if (condition) signal = 1;这种风格在组合逻辑中会产生毛刺,可能触发其他逻辑块的重新计算。
-
端口宽度不匹配:设计中存在端口宽度不匹配的情况,可能影响仿真的正确性。
解决方案
针对上述问题,可以采取以下改进措施:
-
优化敏感度控制:将常量选择移出always_comb块,改为使用中间信号:
logic [M-1:0] lms; logic se; logic [ADDR_WIDTH-1:0] sab, sal; assign master_sel[s_dec] = lms; assign se = SLAVE_ENABLE[s_dec]; assign sab = SLAVE_ADDR_BASE[s_dec]; assign sal = SLAVE_ADDR_LIMIT[s_dec]; -
改进编码风格:避免在组合逻辑中使用"先赋默认值"的模式,改用更直接的赋值方式。
-
简化组合逻辑:将简单的always_comb块替换为assign语句:
// 替换前 always_comb begin arb_gnt_mst[m][s] = arb_gnt[s][m]; end // 替换后 assign arb_gnt_mst[m][s] = arb_gnt[s][m]; -
使用最新版本:升级到最新版Icarus Verilog可以解决许多已知问题,开发者反馈在最新版本中该问题已不复存在。
经验总结
-
在使用Icarus Verilog进行复杂设计验证时,建议直接从Git仓库获取最新版本,而非依赖发行版。
-
组合逻辑设计应特别注意敏感度控制和编码风格,避免产生不必要的重新计算。
-
对于简单的信号连接,优先使用assign语句而非always_comb块。
-
仿真器间的行为差异可以作为问题诊断的线索,当出现问题时可以尝试在不同仿真器间交叉验证。
通过以上分析和改进,开发者成功解决了Icarus Verilog中的组合逻辑循环问题,设计验证得以顺利进行。这一案例也提醒我们在使用开源EDA工具时需要特别注意其特性与限制,合理调整设计风格以获得最佳效果。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00