Yosys项目中宽位移操作的优化问题分析
2025-06-18 10:57:45作者:龚格成
问题背景
在数字电路设计中,位移操作是一种常见的位操作运算。Yosys作为一款开源的硬件描述语言综合工具,在处理宽位移操作时可能会遇到一些优化问题。本文将深入分析一个典型的宽位移操作优化错误案例。
问题现象
当Yosys处理一个宽度为91位的位移操作时,会出现优化错误。具体表现为:
- 优化前电路输出正确结果为32位全0
- 经过OPT_EXPR优化后,错误地输出32位全1
技术分析
问题复现
通过简化后的测试用例可以清晰地重现该问题:
module top(out_data);
wire [90:0] fullone_0;
wire [90:0] fullone_1;
wire [289:0] shiftout;
output [31:0] out_data;
assign shiftout = fullone_0 << fullone_1;
assign fullone_0 = '1;
assign fullone_1 = '1;
assign out_data = shiftout[31:0];
endmodule
根本原因
问题出在Yosys的优化过程中,具体是在SigSpec::as_int函数的处理上。当处理大位宽的位移操作时,该函数会发生整数溢出,导致优化结果错误。
技术细节
- 在OPT_EXPR优化阶段,Yosys尝试对位移操作进行常量折叠优化
- 当处理大位宽(如91位)的位移操作时,as_int函数无法正确处理大整数
- 错误的优化结果导致原本应为全0的输出变成了全1
解决方案
该问题已在Yosys的最新版本中通过相关补丁修复。修复方案主要包括:
- 增强as_int函数的溢出检测能力
- 对位移操作的优化添加更严格的边界条件检查
- 完善大整数处理逻辑,防止优化过程中的信息丢失
经验总结
这个案例给我们带来几点重要启示:
- 在处理大位宽操作时需要特别注意整数溢出问题
- 优化器需要对边界条件进行充分测试
- 常量折叠优化虽然能提高性能,但也可能引入隐蔽的错误
对于硬件设计工程师来说,当使用综合工具处理大位宽操作时,应当:
- 对关键路径进行充分验证
- 关注工具版本更新,及时获取错误修复
- 在可能的情况下,考虑将大位宽操作分解为更小的单元
通过这个案例,我们不仅了解了Yosys中的一个具体问题,更重要的是认识到在EDA工具使用过程中保持警惕的重要性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492