Chisel项目中SRAM黑盒替换的技术实现方案
2025-06-14 04:42:07作者:戚魁泉Nursing
背景介绍
在基于Chisel 6.2.0构建的硬件设计项目中,特别是使用NutShell处理器核时,开发者可能会遇到SRAM阵列在FPGA实现中出现功能异常的问题。这类问题通常表现为读取操作始终返回0值,导致系统启动失败。本文将详细介绍在Chisel项目中实现SRAM黑盒替换的技术方案。
问题分析
Chisel生成的SRAM行为模型在部分FPGA平台上可能无法正常工作,主要原因包括:
- 综合工具可能对内存语义进行非预期的优化(如Vivado的Synth 8-6430问题)
- FPGA平台对内存实现的特殊要求
- 时序特性差异导致的行为异常
解决方案演进
传统方法(Chisel 3时代)
在早期Chisel 3版本中,开发者可以通过以下Makefile选项实现SRAM替换:
--infer-rw
--repl-seq-mem
这些选项会:
- 将SRAM转换为黑盒(Blackbox)
- 生成内存配置文件(.conf)
- 使用RocketChip提供的vlsi_mem_gen脚本生成特定实现
Chisel 6的现代方案
在Chisel 6中,推荐使用以下技术路线:
-
使用CIRCT工具链:
firtool支持--repl-seq-mem和--repl-seq-mem-file选项- 内存读写推断功能已默认启用
-
SRAM API迁移:
- 建议从传统的
Mem和SyncMem迁移到新的SRAM和ROMAPI - 利用
ModuleChoiceAPI实现多平台兼容
- 建议从传统的
具体实施步骤
-
配置firtool选项: 在构建流程中添加:
--repl-seq-mem --repl-seq-mem-file=ext_mem.conf -
处理生成文件:
- 不使用
--split-verilog时,配置信息会直接包含在.v文件中 - 通过Makefile脚本提取和编辑内存配置
- 不使用
-
FPGA平台适配:
- 根据目标平台特性调整内存实现
- 特别注意综合工具的内存优化行为
技术建议
-
综合工具警告检查: 特别注意Vivado综合日志中的
Synth 8-6430信息,它可能表明工具对内存语义进行了非预期修改。 -
属性标记使用: 考虑在Verilog代码中添加
(* rw_addr_collision = "yes" *)属性来避免地址冲突问题。 -
多平台支持: 建议为ASIC黑盒、FPGA BRAM和仿真分别实现不同的内存模块,通过
ModuleChoice机制进行选择。
总结
Chisel 6提供了更加现代化的SRAM处理方案,虽然部分旧有选项已被弃用,但通过CIRCT工具链和新API可以更灵活地实现内存替换。开发者应当根据目标平台特性选择适当的内存实现策略,并特别注意综合工具可能引入的非预期优化行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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