Icarus Verilog中时钟边沿与信号更新的竞争条件分析
2025-06-27 22:02:56作者:管翌锬
在数字电路仿真中,时序逻辑的精确建模至关重要。本文通过一个典型的Icarus Verilog仿真案例,深入分析时钟边沿触发时信号更新可能出现的竞争条件问题,帮助开发者理解Verilog仿真器的调度机制。
案例现象
在测试案例中,我们观察到一个有趣的现象:当clock_0从高电平变为低电平时(下降沿触发),寄存器reg_0未能正确捕获输入信号in0的最新值。具体表现为:
- Icarus Verilog仿真结果显示
out0保持为0 - Verilator仿真则显示
out0在4000000ps时刻先保持0,随后更新为1
这种仿真器间的差异并非bug,而是反映了Verilog标准中允许的不同实现方式。
竞争条件原理
问题的核心在于Verilog事件队列的调度机制。Verilog标准定义了多个事件区域,包括:
- 活跃区域:执行阻塞赋值和连续赋值
- 非阻塞赋值更新区域:执行非阻塞赋值的右侧计算
- 监视区域:执行$monitor等系统任务
在本案例中,当clock_0发生下降沿时,两个关键事件同时被触发:
- 输入信号
in0从0变为1的更新 - 时钟下降沿触发的always块执行
根据Verilog标准,仿真器可以自由决定这两个事件的执行顺序:
- 如果先执行输入更新,则
wire_0会先更新为1,随后reg_0会捕获到这个新值 - 如果先执行always块,则
reg_0会捕获到wire_0的旧值0
解决方案
要避免这种不确定性,设计者可以采取以下措施:
- 时钟同步:确保输入信号的变更不与时钟边沿对齐,通常保持至少一个delta周期的间隔
- 非阻塞赋值:对跨时钟域的信号使用非阻塞赋值,虽然本例中已经使用
- 明确的时序关系:在测试平台中建立清晰的信号时序,例如:
// 推荐写法:先改变数据,再触发时钟边沿
#2000;
in0 = 27'd1; // 先更新数据
#10; // 插入微小延迟
clock_0 = 1'b0; // 再触发时钟边沿
深入理解调度机制
Verilog的离散事件仿真模型基于时间轮转机制。每个时间点包含多个仿真阶段:
- 前更新阶段:执行原语和模块输入
- 活跃阶段:执行阻塞赋值和连续赋值
- 非阻塞赋值阶段:执行非阻塞赋值的右侧计算
- 后更新阶段:执行非阻塞赋值的左侧更新
不同仿真器可能在这些阶段的实现细节上有所差异,特别是在处理同一阶段内的事件顺序时。这正是导致本案例中不同仿真结果的根本原因。
设计建议
对于可靠性要求高的设计,建议:
- 遵循"先数据后时钟"的原则安排信号时序
- 在关键路径上增加足够的建立时间余量
- 使用同步电路设计技术减少对时序的敏感性
- 在跨时钟域处明确使用同步器
通过理解这些底层机制,开发者可以编写出在不同仿真环境下表现一致的Verilog代码,提高设计的可移植性和可靠性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
1.03 K
481
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
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++
649
270
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
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211