SpinalHDL中形式验证与Yosys版本兼容性问题分析
问题背景
在数字电路设计领域,形式验证是保证设计正确性的重要手段。SpinalHDL作为一款优秀的硬件描述语言框架,集成了形式验证功能。近期有开发者反馈,在使用新版本Yosys工具链时,原有的形式验证流程出现了兼容性问题。
问题现象
当用户升级到最新版本的oss-cad-suite后,形式验证开始报错,错误信息显示:
ERROR: $check cell $cover$anon.sv:42$9 with TRG_WIDTH > 1 is not support by async2sync, use clk2fflogic.
这个错误出现在使用Stream接口和past函数的简单验证场景中。示例代码如下:
object Formal extends App {
FormalConfig.withDebug
.withBMC(40)
.withProve(40)
.withCover(40)
.doVerify(
new Component {
val a = Stream(UInt(1 bit))
val r = Stream(UInt(1 bit))
r << a
cover(
a.fire && r.fire && past(
a.fire && r.fire && past(a.fire && r.fire && pastValid())
)
)
}
)
}
技术分析
根本原因
问题源于Yosys 0.37到0.38版本间的重大变更。新版本对异步逻辑的处理更加严格,特别是对$check单元的支持发生了变化:
- 新版本Yosys会检测设计中的异步逻辑
- 当发现异步复位逻辑与cover等验证代码结合时,会生成$check语句
- 这些$check语句在RTLIL中间表示中与旧版本行为不同
- 异步逻辑现在需要显式声明多时钟模式
解决方案探讨
经过技术分析,我们提出了几种可能的解决方案:
-
强制启用多时钟模式
通过添加withAsync配置可以解决部分问题,但这会导致验证代码膨胀,因为需要将全局时钟与其他时钟对齐。 -
修改验证代码生成方式
确保生成的Verilog代码完全同步化,避免产生异步逻辑。理想情况下,所有验证相关代码都应遵循以下模式:always @(posedge clk) begin // 同步逻辑 end -
版本回退
暂时回退到Yosys 0.33等已知工作正常的版本,作为临时解决方案。 -
增强设计检测
实现更智能的设计分析,自动检测是否需要多时钟模式,但这会增加实现复杂度。
最佳实践建议
基于当前情况,我们推荐以下实践方案:
-
明确时钟域设计
在设计验证模块时,明确指定时钟域关系,使用<-<而非<<操作符来建立明确的时序关系。 -
同步验证代码
重构验证代码,确保所有时序检查都在同步上下文中完成,避免隐含的异步逻辑。 -
版本控制
在项目中使用经过验证的Yosys版本组合,避免盲目升级工具链。 -
验证配置
在不确定的情况下,默认启用多时钟模式配置:FormalConfig.withDebug.withAsync
未来改进方向
从框架设计角度,我们考虑以下长期改进:
-
自动时钟域分析
实现设计时钟域的自动检测,智能决定是否启用多时钟模式。 -
验证原语增强
提供更明确的同步/异步验证原语,如assume(xxx).alwaysOn语法。 -
版本适配层
针对不同Yosys版本实现适配层,保持验证代码的兼容性。
结论
形式验证是保证设计质量的重要环节,工具链的升级可能带来兼容性挑战。通过理解Yosys内部机制的变化,我们可以调整验证策略和代码风格,确保验证流程的稳定性。建议开发者在升级工具链时充分测试验证流程,并在必要时采用本文推荐的解决方案。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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