Verilator仿真中的时钟边沿同步问题解析
2025-06-28 03:16:01作者:戚魁泉Nursing
在数字电路仿真中,时钟边沿同步是一个需要特别注意的问题。本文通过一个Verilator仿真案例,深入分析由于时钟和数据边沿同步不当导致的断言误报问题,并提供解决方案。
问题现象
用户在使用Verilator 5.028版本进行仿真时,遇到了一个奇怪的现象:在测试平台中,一个简单的属性断言assert property (@(posedge clk) divs_out1 == divs_out2)报告失败,但通过波形查看器观察和替代的always_ff检查却显示两个信号实际上是一致的。
根本原因分析
经过技术专家验证,这个问题源于测试平台中时钟和数据变化的同步问题。具体表现为:
- 测试平台在同一个仿真时间点同时驱动时钟上升沿和数据变化
- 这种同步变化会导致Verilator仿真引擎中的竞争条件
- 断言检查发生在时钟边沿,而此时新数据可能还未稳定
解决方案
解决此类问题的正确方法是:
- 分离时钟和数据驱动:将数据变化安排在时钟的下降沿驱动
- 保持时序一致性:确保在时钟上升沿到来时,所有相关信号已经稳定
修改后的测试平台代码结构应为:
always @(negedge clk) begin
// 驱动输入数据变化
end
// 断言检查保持在时钟上升沿
assert property (@(posedge clk) divs_out1 == divs_out2);
深入理解
在RTL仿真中,特别是使用Verilator等仿真器时,需要注意:
- 仿真时间推进:Verilog仿真基于离散事件队列,事件处理顺序会影响结果
- 非阻塞赋值特性:正确使用非阻塞赋值(<=)可以避免多数竞争条件
- 断言检查时机:属性断言在指定的时钟边沿采样信号值,需要确保此时信号已稳定
最佳实践建议
- 在测试平台中统一采用"时钟下降沿驱动数据,上升沿采样"的时序策略
- 对于复杂设计,考虑添加适当的时间延迟(如#1)来确保信号稳定
- 在Verilator仿真时,可以使用--trace选项生成波形文件辅助调试
- 对于关键路径,建议同时使用断言和波形分析进行交叉验证
结论
通过这个案例我们可以看到,在数字电路仿真中,时序控制是确保仿真结果准确的关键因素。Verilator作为高性能仿真工具,对时序的敏感性更高,开发者需要特别注意测试平台的时序设计。采用时钟下降沿驱动数据、上升沿采样的策略,可以有效避免大多数类似的竞争条件问题,确保仿真结果与预期一致。
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
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