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TLM驱动式的新方案探讨

时间:11-10 来源:互联网 点击:

的RTL代码。而且,得益于更高的抽象程度,正确地创建功能要容易得多。TLM模型具有的代码行比对应的RTL模型要少得多,从而在最终设计中实现了编码效率和品质的同步提高。

开发与维护作为IP模块黄金源码的TLM所需的综合和验证解决方案,需要产生有品质保证的结果并验证其正确性,且无须编辑RTL或门级设计。这使设计团队在TLM环境内就能做出所有决定,并可通过将TLM源码复用于系统来约束完全不同的其他设计。

SystemC是描述事务级设计的最佳标准,并连接到实现,提供了最好的可复用机会。它可对硬件的并发特性进行建模,并针对进程、管脚、线程和控制逻辑描述定时或非定时的行为。TLM 1.0和2.0标准提供了创建可互用IP模型的能力。最终,需要有一个合格的可综合TLM IP库,及可综合TLM标准(或事实上的)子集。

对TLM IP的功能验证可应对验证吞吐量的爆发

TLM IP验证相对RTL验证具有很多优势。首先,仿真运行更快——相对RTL仿真有数量级的提升,从而允许验证更多功能性实例。同时,在TLM抽象级别上进行的调试比RTL调试更容易、更快速。

通过在更高抽象级别上编码,TLM IP需要的代码行更少,bug也更少。功能性bug在设计早期就能被发现和解决。因而可大幅减少验证工作的总体投入。

在TLM抽象级别上,定位和理解bug更容易,修正bug也更容易,原因是需要处理的详情更少。TLM流程允许在最合适的抽象级别来验证各关注重点,如TLM用来验证功能、信号级验证用于验证接口等。

TLM验证流程始自算法功能验证,允许用软件进行功能验证,然后转向TLM功能验证(见图2)。通过C-to-Silicon Compiler的编译,用户可转向微架构RTL验证和RTL到门级等效性检查。除支持仿真很快的非定时建模外,TLM还允许用户进行改进,逐渐包含微架构详情,并改进时序精确性。

软硬件协同验证及早期软件开发

TLM模型抽象级别高、执行快,足够执行切实可行的软硬件协同仿真。设计师能将嵌入式软件与TLM硬件模型进行协同仿真,来检查软硬件依赖性,并对依赖于硬件的软件进行早期调试。有可能将这些技术当做对软硬件交互的随机化激励与覆盖进行应用。

用于早期软件开发和调试的虚拟平台可能包含由SystemC TLM模型组成的子系统。得益于它们的快速执行,为创建硬件设计而开发的模型也可用来加速软件设计。

支持TLM和RTL混合验证

在SoC级别需要TLM和RTL混合功能验证,是因为有大量将被复用的遗留RTL IP,且仍有必要针对设计各部分进行详细RTL功能验证。某些验证任务将只能在RTL上才能完成,包括针对存储器存取顺序或状态迁移覆盖等属性的微架构结构验证。

由于大部分验证工具如验证计划(vPlan)、开放验证方法学(OVM)验证组件、testbench、序列、测试、检查和覆盖等在各种抽象级别都能复用,因此TLM/RTL混合信号验证也变得更容易实现。功能验证规划与管理跨TLM与RTL两个级别,允许团队在混合级别设计中的各级别上对验证进行跟踪和控制,并在需要时对结果进行整合,确保了整体品质。

用于SystemVerilog的OVM已得到扩充,可支持包括e与SystemC在内的多种语言。OVM库也支持TLM。目前,OVM方法学描述正在进行扩充,以显示怎样在一个综合性回归解决方案中整合TLM和RTL模型。这将有助于创建工作于多语言、TLM/RTL混合验证环境的验证IP(VIP)。

多级功能验证testbench基于事务,当它连接到基于RTL的IP、总线或接口时,需要一个事务处理器在事务级域和管脚精确的RTL域之间进行转换。类似地,需要事务处理器将TLM IP块连接到RTL IP块上的总线或接口。基于TLM的方法学必须考虑,这些事务处理器该怎样工作,以获得混合TLM/RTL验证的最大收益。有些事务处理器可通过购买取得,而有些则是专有的,由项目团队创建,并作为验证库组件进行管理。

很多项目实现TLM仅仅是为了新IP,从而逐渐建立起一个TLM IP库,许多团队针对新的IP采用了TLM的方法学,并且逐渐丰富TLM IP库,而有些团队在事关成败的关键项目中采用了TLM方法学,用于所有重要的IP模块。最终,SoC的所有IP黄金源码都来自于TLM级。在这些情况下,品质、效率及容易调试的优点将比TLM/RTL混合项目中更加明显。SoC TLM功能验证,包括SoC级架构分析和优化,将可能实现。

从TLM到RTL验证进行VIP复用

VIP复用现已成为主流,因为创建高质量验证环境的时间经常超过创建设计IP本身的时间。标准协议的广泛使用推动了商业VIP市场的快速发展。当前,大部分VIP是寄存器传输级的。由TLM得到的VIP也将有一定需求,但必须可复用于TLM/RTL混合功能验证。

在RTL功能验证中,使用约束随机激励生成的先进testbenc

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