GHDL异步动态置位/复位触发器的敏感列表处理问题分析
2025-06-30 13:15:58作者:尤辰城Agatha
问题背景
在数字电路设计中,异步置位/复位触发器是一种常见的基本元件。当使用VHDL描述这类电路时,设计者需要特别注意敏感列表的正确性,以确保仿真和综合结果的一致性。本文针对GHDL合成工具在处理动态异步置位/复位触发器时的一个特定问题进行分析。
问题描述
设计者实现了一个具有动态异步置位/复位功能的触发器模块。该模块的特点是:
- 当reset信号为高电平时,输出out1被异步置为state信号的当前值
- 在时钟上升沿时,输出out1被同步置为in1信号的值
原始VHDL代码如下:
process (all)
begin
if (reset='1') then
out1 <= state;
elsif (clk'EVENT AND clk = '1') THEN
out1 <= in1;
end if;
end process;
预期行为
根据设计意图,当reset信号有效时:
- 输出out1应立即响应state信号的变化
- 在reset保持有效期间,state信号的任何变化都应立即反映在out1上
实际观察到的行为
GHDL合成工具生成的网表中,异步置位/复位触发器的敏感列表存在问题:
process (wrap_clk, wrap_reset)
begin
if wrap_reset = '1' then
n6 <= wrap_state;
elsif rising_edge (wrap_clk) then
n6 <= wrap_in1;
end if;
end process;
问题在于敏感列表中缺少了对state信号的监测,导致在reset有效期间,state信号的变化无法触发进程执行。
技术分析
-
敏感列表的重要性:在VHDL中,进程的敏感列表决定了进程在什么条件下会被激活执行。对于异步电路,必须包含所有可能影响输出的信号。
-
动态异步控制:本例中的异步置位/复位是"动态"的,因为其值由state信号决定,这与固定值的异步控制不同,需要额外注意。
-
综合工具处理:GHDL在综合过程中,将原始代码转换为底层元件时,未能正确保留所有必要的敏感信号。
解决方案
正确的敏感列表应该包含state信号,或者直接使用VHDL-2008引入的"all"关键字:
process (wrap_clk, wrap_reset, wrap_state)
-- 或
process (all)
对形式验证的影响
这个问题还会影响形式验证的结果。当使用PSL断言检查reset期间out1与state的关系时:
assert always ({reset='1'} |-> { out1 = state} );
由于敏感列表不完整,可能导致验证失败,即使RTL设计在功能上是正确的。
结论
在使用GHDL进行VHDL综合时,设计者需要特别注意动态异步控制信号的敏感列表处理。虽然生成的网表功能正确,但中间表示的敏感列表不完整可能影响形式验证和其他后续流程。建议设计者在关键路径上手动检查综合后的网表,确保所有必要的信号都被包含在敏感列表中。
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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
270
93
暂无简介
Dart
623
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
378
3.33 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