SystemC 开源项目教程
2024-09-22 08:55:36作者:房伟宁
1. 项目目录结构及介绍
SystemC 开源项目的目录结构如下:
systemc/
├── examples/
│ ├── fir/
│ ├── risc_cpu/
│ └── ...
├── src/
│ ├── sysc/
│ ├── tlms/
│ └── ...
├── include/
│ ├── systemc/
│ └── ...
├── tests/
│ ├── unit_tests/
│ └── ...
├── docs/
│ ├── manual/
│ └── ...
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
└── README.md
目录介绍
- examples/: 包含多个示例项目,展示了如何使用 SystemC 进行系统级建模和仿真。
- src/: 包含 SystemC 的核心源代码,包括系统级建模和仿真的实现。
- include/: 包含 SystemC 的头文件,供用户在项目中引用。
- tests/: 包含单元测试和回归测试,用于验证 SystemC 的正确性和稳定性。
- docs/: 包含 SystemC 的文档,包括用户手册和 API 参考文档。
- CMakeLists.txt: CMake 构建文件,用于配置和构建 SystemC 项目。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍文件,包含项目的基本信息和使用说明。
2. 项目启动文件介绍
SystemC 项目的启动文件通常是一个 C++ 源文件,用于初始化 SystemC 仿真环境并启动仿真。以下是一个典型的启动文件示例:
#include "systemc.h"
#include "my_module.h"
int sc_main(int argc, char* argv[]) {
// 创建模块实例
my_module module("module_instance");
// 启动仿真
sc_start();
return 0;
}
启动文件说明
#include "systemc.h": 包含 SystemC 库的头文件,提供 SystemC 的核心功能。#include "my_module.h": 包含用户自定义模块的头文件。sc_main函数: SystemC 仿真的入口函数,类似于 C++ 的main函数。在这个函数中,用户可以创建模块实例并启动仿真。sc_start(): 启动 SystemC 仿真,仿真将一直运行直到所有事件处理完毕或用户显式停止仿真。
3. 项目配置文件介绍
SystemC 项目通常使用 CMake 进行构建和配置。以下是一个典型的 CMakeLists.txt 文件示例:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(MySystemCProject)
# 设置 SystemC 库的路径
set(SYSTEMC_HOME /path/to/systemc)
# 包含 SystemC 库
include_directories(${SYSTEMC_HOME}/include)
link_directories(${SYSTEMC_HOME}/lib-linux64)
# 添加可执行文件
add_executable(my_sim main.cpp my_module.cpp)
# 链接 SystemC 库
target_link_libraries(my_sim systemc)
配置文件说明
cmake_minimum_required(VERSION 3.10): 指定 CMake 的最低版本要求。project(MySystemCProject): 定义项目名称。set(SYSTEMC_HOME /path/to/systemc): 设置 SystemC 库的路径。include_directories(${SYSTEMC_HOME}/include): 包含 SystemC 库的头文件路径。link_directories(${SYSTEMC_HOME}/lib-linux64): 设置 SystemC 库的链接路径。add_executable(my_sim main.cpp my_module.cpp): 添加可执行文件,指定源文件。target_link_libraries(my_sim systemc): 链接 SystemC 库。
通过以上配置,用户可以方便地构建和运行 SystemC 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134