Chisel项目中ProbeSpec和HarnessSpec测试失败问题分析
2025-06-14 05:21:17作者:秋阔奎Evelyn
在Chisel硬件设计语言的最新开发分支中,部分测试用例出现了异常情况,特别是涉及ProbeSpec和HarnessSpec的两个测试场景。本文将深入分析这些测试失败的原因及其解决方案。
ProbeSpec测试问题
ProbeSpec测试中的"Probe force/release reg example"用例在模拟器中出现了预期外的行为。该测试原本期望通过force操作将寄存器值设置为当前周期数,但实际结果却固定为123。
经过技术团队深入调查,发现问题根源在于Verilator模拟器的版本兼容性。具体表现为:
- 在Verilator v5.022及更早版本中,测试能够正常通过
- 升级到v5.024版本后,测试开始出现失败
- 问题与Verilog中的force操作语义实现有关
技术专家发现,测试用例中对同一网络进行了两次force操作(输出端口和寄存器本身),这在Verilator v5.024中产生了不一致的行为。Verilator开发团队已经确认这是一个bug,并在后续版本中进行了修复。
临时解决方案是回退到Verilator v5.022版本,等待包含修复的v5.026版本发布。
HarnessSpec测试问题
HarnessSpec测试失败的原因相对明确,是由于编译环境要求的变化导致的。具体表现为:
- 最新版Verilator要求编译器必须支持C++14或更新标准
- 但Chisel代码库中的BackendCompilationUtilities仍然配置为使用C++11标准
解决方案是更新BackendCompilationUtilities中的编译器标准设置,从c++11升级到c++14即可解决此问题。
总结与建议
对于Chisel开发者而言,目前建议:
- 针对ProbeSpec测试问题,暂时使用Verilator v5.022版本
- 针对HarnessSpec测试问题,修改编译配置使用C++14标准
- 关注Verilator的版本更新,及时升级到包含修复的版本
这些测试失败案例提醒我们,在硬件设计工具链中,保持各组件版本兼容性至关重要。开发者在升级工具链时应当进行全面测试,确保所有功能正常运作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211