Yosys项目中宽位移操作的优化问题分析
2025-06-18 15:35:54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
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
53
468

deepin linux kernel
C
22
5

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
7
0

🎉 (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
878
517

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
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
180
264

一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
87
14

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.08 K
0

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
349
381

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
612
60