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vcs編譯和模擬命令

發布時間:2024-11-14 19:19:27

Ⅰ IC驗證-VCS模擬工具的使用/技巧

IC驗證過程中,VCS模擬工具扮演著關鍵角色,它不僅用於Verilog/SystemVerilog的編譯,還能生成詳細的模擬波形和覆蓋率數據。VCS支持兩種模擬波形格式,VCD+和fsdb,其中fsdb需配合Verdi進行生成和操作。進行模擬時,通常分為兩步:首先通過vcs編譯源代碼,然後通過simv進行模擬。

VCS的工作原理涉及宏定義的多種方式,以及調試的三種策略。在實際操作中,常用命令包括編輯、運行和清理編譯,通過簡單的環境變數配置,可以大大簡化日常操作。例如,在bashrc文件中設置常用指令、路徑和環境變數,可以快速定位和執行命令。此外,利用Makefile腳本,用戶可以批量指定需要編譯的文件,通過"make target"命令一鍵執行,避免繁瑣的手動輸入,減少了出錯的可能性。

在CentOS 7的虛擬機環境中,通過將VCS命令和選項整合到Makefile中,用戶可以更加高效和精確地進行IC驗證工作,無需頻繁手動輸入命令,極大地方便了實際應用中的使用。因此,熟練掌握VCS模擬工具的使用技巧和Makefile的編寫,是提升IC驗證效率的關鍵。

Ⅱ VCS編譯及模擬性能分析

對於復雜的晶元項目,編譯和模擬過程往往消耗大量計算機資源,初期可能未被充分重視,但隨著團隊協作的深入,效率問題逐漸顯現。為提升效率,對編譯和模擬性能進行分析至關重要。

首先,編譯性能分析可通過添加選項-pcmakeprof,觀察編譯步驟的時間消耗。增量編譯時,注意檢查各Partition的編譯時間,針對耗時過長的部分進行優化。提升編譯效率的方法包括:使用增量編譯、優化代碼(如減少重復代碼,利用generate...endgenerate和宏函數)、以及並行編譯(可能帶來邏輯錯誤,需謹慎)。

模擬性能分析則通過-simprofile和-simprofile time/mem選項,分析CPU時間和內存消耗。報告會顯示在profileReport.html文件中,通過識別佔用資源過多的模塊進行優化,常見的問題包括無意義列印和頻繁的類實例化導致內存浪費。

此外,可以藉助-reportstats選項獲取更詳細的資源使用報告。雖然這個功能相對不常用,但仍可作為參考。好的代碼能顯著提高編譯和模擬效率,反之則問題多多。為了系統學習晶元驗證、UVM或腳本編寫,可點擊相關課程鏈接進一步深入學習。

Ⅲ 用VCS模擬Verilog時,在調用系統函數的地方都出現錯誤怎麼支持調用系統函數的模擬

使用到系統函數時,在vcs編譯的時候一定要添加-I或者-RI.
其中-R自動運行並且生成vcd+文件
---------------------------------------------------------------
注意區別的兩個方面:
1. –R –I 不同於-RI
-R –I是編譯成VirSim的可執行文件而且馬上運行模擬, -RI是編譯成VirSim的可執行文件並且調用VirSim.
2. –R –PP 不同於-RPP
-R –PP是編譯成VirSim的可執行文件並且在運行的時候加快輸出VCD+文件
-RPP是在存在VCD+的條件下調用VirSim進行post processing的調試.

門級模擬需要反標SDF文件,可以在testbench中添加$sdf_annotate系統函數.並且在編譯的時候注意要使用standcell的模擬庫.

Ⅳ VCS模擬運行命令

模擬命並運答令

模擬命令悄棗中加入-cm_name可以將覆蓋率數據信息放在獨立的文件夾絕慧中。

模擬選項里加上-ucli -do xxx/wave.do
wave.do

wave.tcl

Ⅳ DC綜合後的VCS後模擬命令怎麼寫,需要添加哪些庫

library(rpart);

## rpart.control對樹進行一些設置
## xval是10折交叉驗證
## minsplit是最小分支節點數,這里指大於等於20,那麼該節點會繼續分劃下去,否則停止
## minbucket:葉子節點最小樣本數
## maxdepth:樹的深度
## cp全稱為complexity parameter,指某個點的復雜度,對每一步拆分,模型的擬合優度必須提高的程度
ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20, cp=0.1)

## kyphosis是rpart這個包自帶的數據集
## na.action:缺失數據的處理辦法,默認為刪除因變數缺失的觀測而保留自變數缺失的觀測。
## method:樹的末端數據類型選擇相應的變數分割方法:
## 連續性method=「anova」,離散型method=「class」,計數型method=「poisson」,生存分析型method=「exp」
## parms用來設置三個參數:先驗概率、損失矩陣、分類純度的度量方法(gini和information)
## cost我覺得是損失矩陣,在剪枝的時候,葉子節點的加權誤差與父節點的誤差進行比較,考慮損失矩陣的時候,從將「減少-誤差」調整為「減少-損失」
fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start,
data=kyphosis, method="class",control=ct,
parms = list(prior = c(0.65,0.35), split = "information"));

## 第一種
par(mfrow=c(1,3));
plot(fit);
text(fit,use.n=T,all=T,cex=0.9);

## 第二種,這種會更漂亮一些
library(rpart.plot);
rpart.plot(fit, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102,
shadow.col="gray", box.col="green",
border.col="blue", split.col="red",
split.cex=1.2, main="Kyphosis決策樹");

## rpart包提供了復雜度損失修剪的修剪方法,printcp會告訴分裂到每一層,cp是多少,平均相對誤差是多少
## 交叉驗證的估計誤差(「xerror」列),以及標准誤差(「xstd」列),平均相對誤差=xerror±xstd
printcp(fit);

## 通過上面的分析來確定cp的值
## 我們可以用下面的辦法選擇具有最小xerror的cp的辦法:
## prune(fit, cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"])

fit2 <- prune(fit, cp=0.01);
rpart.plot(fit2, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102,
shadow.col="gray", box.col="green",
border.col="blue", split.col="red",
split.cex=1.2, main="Kyphosis決策樹");

Ⅵ VCS -simprofile

編譯選項 -simprofile
模擬選項 -simprofile time+mem

如果PLI/DPI/DirectC 這一項占的比例較大,而且是DPI中的uvm_re_match占的時間較多,
可以在編譯選項中 加上 +define+UVM_REGEX_NO_DPI 可以大大降低這個部分的時間消耗。

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