Yosys中SystemVerilog后减操作符在always_comb中的处理问题分析
2025-06-18 15:57:56作者:平淮齐Percy
在数字电路设计领域,SystemVerilog作为硬件描述语言的行业标准,其运算符的正确处理对设计实现至关重要。本文将深入分析Yosys工具在处理SystemVerilog后减操作符时出现的一个有趣问题。
问题现象
当设计者在always_comb块中使用后减操作符(--)时,Yosys 0.53+70版本会产生不符合预期的综合结果。具体表现为:给定输入值0xff和减数0x11,预期输出应为238(0xee),但实际综合结果却为236(0xec)。
技术背景
在SystemVerilog中,后减操作符(i--)的语义是:先使用变量i的当前值参与表达式计算,然后再将i的值减1。这种操作符在组合逻辑中的实现需要特别注意,因为组合逻辑不应该包含任何时序行为。
问题根源
通过分析Yosys源码,我们发现问题的核心在于Verilog前端对后操作符的特殊处理方式。具体来说:
- Yosys采用了一种"先操作后撤销"的实现策略
- 对于表达式b = a++,会被转换为a = a + 1; b = a - 1
- 在处理减操作时,工具试图创建-1的表示,但实际生成了一个会被符号扩展的常量
- 这个常量在后续处理中被错误地解释为无符号数
解决方案探讨
针对这个问题,开发者提出了两种可能的解决方向:
- 正确创建表示-1的AST节点:通过生成一个AST_NEG节点,并输入无符号的1值
- 从根本上重构后操作符的处理机制,避免使用"撤销"这种间接方式
考虑到Verilog前端的复杂性以及用户实际遇到此问题的频率较低,开发者决定采用第一种较为保守的修复方案。
设计启示
这个案例为我们提供了几个重要的设计启示:
- 运算符重载在硬件描述语言中需要特别谨慎处理
- 组合逻辑中的后操作符实现需要确保不引入任何隐含的时序行为
- 工具链的语义一致性验证至关重要
- 即使是看似简单的运算符,在综合过程中也可能产生非直观的行为
结论
Yosys在处理SystemVerilog后减操作符时的问题展示了硬件综合工具在语言特性实现上的复杂性。虽然这个问题在实际设计中不常出现,但它提醒我们理解工具内部实现细节的重要性。对于关键设计,建议通过多种工具交叉验证综合结果,特别是当设计中使用到后操作符这类特殊语法结构时。
这个问题的发现和修复过程也体现了开源工具链的优势——用户可以及时发现问题并与开发者共同改进工具质量。
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
632
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
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211