GHDL中PSL序列分析性能问题的优化与解析
2025-06-30 00:08:42作者:廉彬冶Miranda
问题背景
在硬件描述语言验证领域,PSL(Property Specification Language)是一种用于形式验证的强大工具。近期在GHDL项目中,发现了一个有趣的性能问题:当分析特定的PSL序列时,处理时间会异常延长,从正常的400毫秒骤增至3小时以上。
问题现象
该问题出现在处理包含特定重复操作符的PSL序列时。具体表现为:
- 使用
b[=2](表示b出现恰好2次)的序列会导致分析时间大幅增加 - 而将重复次数改为
b[=1]时,分析速度恢复正常 - CPU占用率在问题出现时会达到单核100%
- 最终生成的网表包含异常庞大的32k逻辑门
技术分析
这种性能问题的根源在于PSL序列的编译和转换过程。GHDL需要将PSL序列转换为等效的有限状态机(FSM)或逻辑电路表示。当遇到复杂的重复操作符时,特别是嵌套在其他序列操作中的重复模式,会导致状态空间爆炸式增长。
在本案例中,{a ; b[=2] ; a}[+]这样的嵌套结构:
- 内层
b[=2]需要精确匹配b出现两次 - 外层
[+]表示整个序列重复一次或多次 - 再加上后续的序列连接操作
这种组合会产生指数级增长的状态转换路径,使得分析工具需要处理大量可能的状态组合。
解决方案
GHDL开发团队通过优化PSL编译器的状态机生成算法解决了这个问题。关键改进包括:
- 优化重复操作符的状态表示
- 减少不必要的状态转换路径
- 改进状态合并算法
这些优化使得处理时间从原来的3小时以上降低到400毫秒左右,性能提升了约20,000倍。
经验总结
这个案例为我们提供了几个重要的启示:
- PSL序列的设计对验证效率有重大影响,应避免过度复杂的嵌套结构
- 形式验证工具的性能优化是一个持续的过程
- 特定语法结构可能导致意想不到的性能问题
- 开源社区的及时反馈和响应能够快速解决这类边缘案例
对于硬件验证工程师来说,理解PSL序列的编译原理有助于编写更高效的验证属性,同时也能更好地诊断性能问题。
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-1.5暂无简介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
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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