【免费下载】 xcelium、Verdi、VCS、SCL安装指南
2026-01-27 04:45:59作者:余洋婵Anita
欢迎使用本资源文件,这里详尽记录了个人在自行安装业界常用的仿真及调试工具——xcelium、Verdi、VCS和SystemC Language (SCL)的过程中遇到的挑战与解决方案。这些工具对于硬件设计验证至关重要,能够帮助开发者高效地进行RTL级仿真、波形查看以及高级调试任务。
目录
- 简介
- 系统要求
- xcelium安装步骤
- Verdi安装与配置
- VCS编译器的安装指南
- SCL环境搭建
- 常见问题与解决办法
- 结论
简介
本指南旨在帮助那些需要在本地环境中部署xcelium静态时序分析工具、Verdi仿真调试平台、VCS功能仿真器以及SCL用于系统级仿真的用户。由于这些工具通常为商业软件,获取正式许可是合法使用的前提。本文档侧重于技术安装细节而非软件获取途径。
系统要求
- 操作系统:建议使用Linux(如Ubuntu 20.04 LTS或CentOS 7),确保系统已更新。
- 内存:至少8GB RAM,推荐更多以支持大型项目。
- 硬盘空间:每个工具安装可能需要几GB至几十GB的空间,根据具体版本而定。
- 环境变量:确保有权限修改系统PATH,以便全局访问安装命令。
各工具安装步骤简述
xcelium安装步骤
- 下载官方提供的安装包。
- 使用root权限解压并执行安装脚本。
- 配置环境变量,将xcelium的bin目录添加到PATH中。
- 验证安装:通过运行
xrun -version来检查。
Verdi安装与配置
- 获取安装介质,同样需以管理员身份运行安装程序。
- 完成图形界面安装过程,选择合适的安装目录。
- 更新环境变量,确保
ndvcoptions等工具可从命令行访问。 - 首次启动可能会要求设置许可证路径。
VCS编译器的安装指南
- 解压缩下载的VCS软件包。
- 执行安装脚本,并遵循屏幕指示进行操作。
- 设置环境变量,包括
VCS_HOME和必要的PATH调整。 - 测试安装是否成功,可以尝试编译简单的SV/UVM测试用例。
SCL环境搭建
- 确保你已经拥有或获得了SCL的许可文件。
- 安装SCL库,这通常涉及指定特定的编译选项来集成VCS或其他仿真器。
- 调整环境变量,确保系统能识别SCL库路径。
- 运行示例代码验证SCL环境已正确配置。
常见问题与解决办法
在安装过程中,常见的问题包括但不限于许可验证失败、环境变量未正确设置、依赖性缺失等。针对这些问题,推荐仔细阅读安装日志,检查错误信息,并确认所有必需的库和工具链已经就位。若遇到特殊许可问题,咨询软件提供商的支持团队通常是最快捷的解决方式。
结论
成功的安装是高效工作的基础。通过遵循上述步骤,您应能顺利完成xcelium、Verdi、VCS和SCL的安装,进而有效地进行硬件设计与验证工作。记得在安装后进行充分的测试,确保所有组件都能正常工作,以支持您的项目需求。
祝您在硬件开发与验证之旅上一帆风顺!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
561
3.81 K
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++
891
652
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
Ascend Extension for PyTorch
Python
373
436
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
348
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (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
1.36 K
772