Amaranth项目中的组合逻辑模块测试方法探讨
2025-07-09 14:26:43作者:裴锟轩Denise
在数字电路设计中,组合逻辑模块的测试一直是一个重要课题。本文将深入探讨Amaranth硬件描述语言项目中如何有效测试包含外部组合逻辑模块的设计。
组合逻辑测试的挑战
在Amaranth项目中,当我们需要测试一个包含外部组合逻辑模块的设计时,传统的测试方法会遇到时序问题。这些外部模块通常不是被测模块的子模块,而是通过信号接口与之交互。在单元测试中,我们需要用测试进程(test process)来替代这些外部模块。
考虑以下典型场景:一个同步电路设计(DUT)通过组合逻辑与外部模块交互。在测试中,我们需要确保:
- 首先计算输入到外部模块的信号
- 然后执行测试进程来模拟外部模块的行为
- 最后验证被测模块的输出
传统解决方案及其局限性
在Amaranth RFC 27之前,开发者可以使用yield Settle()来确保信号稳定。例如:
def proc():
yield Passive()
while True:
yield Settle() # 等待信号稳定
middle_in = yield circ._middle_in
out = 7 if middle_in else 0
yield circ._middle_out.eq(out)
yield Tick()
这种方法在简单情况下有效,但当存在多个级联的外部模块时就会遇到问题。每个模块需要不同数量的yield Settle()调用来确保正确的执行顺序,这使得代码难以维护和扩展。
现代解决方案:sim.changed
Amaranth RFC 36引入了sim.changed机制,为解决这一问题提供了更优雅的方案。通过使用sim.changed,我们可以:
- 移除对
yield Tick()的依赖,允许测试进程在单个周期内多次执行 - 自动处理信号变化,无需手动安排执行顺序
- 使仿真能够自主进入下一个周期
这种方法特别适合测试组合逻辑模块的行为,因为它更贴近硬件实际工作方式——组合逻辑会立即对输入变化做出反应,而不需要等待时钟边沿。
实际应用建议
对于需要在测试中测试组合逻辑模块的开发者,建议:
- 对于简单场景,可以使用
add_testbench替代add_process - 对于复杂场景,特别是涉及多个级联模块时,等待并采用RFC 36的
sim.changed机制 - 在过渡期间,可以暂时保留使用
yield Settle()的代码,但应计划迁移到新机制
结论
Amaranth项目通过RFC 36引入的新机制,为组合逻辑模块的测试提供了更强大和灵活的解决方案。这种方法不仅解决了传统方案中的时序问题,还使测试代码更加清晰和易于维护。随着Amaranth 0.5版本的发布,开发者将能够充分利用这些新特性来构建更可靠的硬件测试环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
241
277
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++
694
367
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
881