首页
/ tvip-axi 的项目扩展与二次开发

tvip-axi 的项目扩展与二次开发

2025-04-25 16:11:17作者:何举烈Damon

1、项目的基础介绍

tvip-axi 是一个基于 SystemVerilog 的 AXI4 (Advanced eXtensible Interface 4) 事务级模型(TLM)的验证项目。该项目提供了一套完整的 AXI4 协议验证环境,用于验证 AMBA AXI4 协议的通信。它遵循了 ARM 的 AXI4 协议规范,并能够帮助开发者在芯片设计阶段进行高效的协议测试和验证。

2、项目的核心功能

  • 提供AXI4主设备和从设备的模型。
  • 支持AXI4读写操作和中断信号。
  • 包含了丰富的事务类型,如单次读写、突发读写等。
  • 提供了事务级的监控和覆盖率分析工具。
  • 支持多种数据宽度和地址宽度。
  • 集成了仿真环境,便于用户快速上手。

3、项目使用了哪些框架或库?

该项目主要使用了以下框架或库:

  • SystemVerilog:作为主要的编程语言,用于实现AXI4协议模型和验证环境。
  • UVM(Universal Verification Methodology):一种验证方法论,用于创建可重用的验证组件。

4、项目的代码目录及介绍

项目的主要代码目录如下:

  • src:包含所有 SystemVerilog 源代码文件,包括主设备模型、从设备模型、事务类、环境类等。
  • examples:提供了使用 tvip-axi 的示例代码,有助于用户理解如何集成和使用该验证环境。
  • tests:包含了测试用例,用于验证 tvip-axi 功能的正确性。
  • doc:如果有文档,则包含项目文档,介绍了使用方法和配置指南。

5、对项目进行扩展或者二次开发的方向

  • 自定义事务类型:根据实际需求,增加更多特定的事务类型。
  • 增强功能:扩展现有功能,比如增加错误注入、性能分析等。
  • 集成其他验证组件:结合其他验证库或工具,如 DPI-C 组件,进行跨语言集成。
  • 支持更多协议:在 tvip-axi 的基础上,增加对其他 AMBA 协议的支持,如 ACE、APB 等。
  • 用户界面:开发图形用户界面(GUI),方便用户配置和监控验证过程。
  • 性能优化:优化代码性能,提高仿真速度和验证效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
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++
506
42
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
940
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
335
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70