cocotb初探

2021-10-18 14:23:29 浏览数 (1)

对于从事ASIC行业及FPGA行业的小伙伴来说,仿真是一件必不可少的事情。或许有人是验证大拿,UVM高手,但相较于软件丰富的验证框架,对于各种各样的场景单纯的SV构建测试用例是否便捷值得推敲。

何为cocotb

cocotb is a coroutine based cosimulation library for writing VHDL and Verilog testbenches in Python.

21世纪,python成了一门吃香的语言。cocotb是一套基于python的用于构建仿真及测试用例的lib库,它的框架为:

可以看到,在cocotb的框架里,我们的待测试逻辑运行在仿真器中(VCS、Verilator等),而我们的测试框架及测试用例均以python的形式构建,双方通过仿真器提供的各种标准接口进行通信。及设计代码为Verilog/VHDL/Systemverilog,而测试代码为Python。

存在即合理,为什么这么搞?因为Python写起来简单呗!在能够正常实现对DUT的接口驱动的同时借助python丰富的lib库能够让我们快速的构建测试用例及参考模型。而借助软件现成的测试框架能够极大加速验证流程。想想单纯的一个图像处理的仿真用纯Systemverilog的方式进行验证在进行测试数据生成及最后结果对比要多少脚本……

cocotb安装

按照cocotb手册给出的安装流程,在CentOS里安装步骤为:

代码语言:javascript复制
#Prepare
sudo yum install make gcc gcc-c   libstdc  -devel python3 python3-devel python3-pip
#install cocotb
pip install cocotb
#pip may belong to a different Python installation
# to what you expect. Use pip -V to check. If this 
#prints “(python 2.7)”, use pip3 or python3 -m pip 
#in place of pip in the command shown.

在安装过程中,有遇到“Python.h: No such file or directory”,解决办法为:

代码语言:javascript复制
1.可以先查看一下含python-devel的包
    yum search python | grep python-devel
2.64位安装python-devel.x86_64,32位安装python-devel.i686,我这里安装:
    sudo yum install python-devel.x86_64
3. 进入/usr/include/python2.7看一下现在有没有Python.h,版本不同目录名不同,我这里是2.7版本。其实也可以看到很多.h文件,python需要库或头文件都在这个地方。

安装后可以查看到:

代码语言:javascript复制
$cocotb-config -v
1.4.1.dev0

对于没有VCS等收费EDA license的小伙伴建议安装Verilator:

代码语言:javascript复制
sudo apt-get install git make autoconf g   flex bison -y  # First time prerequisites
git clone http://git.veripool.org/git/verilator   # Only first time
unsetenv VERILATOR_ROOT  # For csh; ignore error if on bash
unset VERILATOR_ROOT  # For bash
cd verilator
autoconf        # Create ./configure script
./configure
make -j$(nproc)
sudo make install

example

在cocotb中给出的example中,endian_swapper例子的测试框架为:

测试框架和我们在平常的测试框架行为基本相同,不同是cocotb为Driver、Monitor、Scoreboard等都提供了基础类库供调用,对于搭建仿真平台应该有较好的帮助。而cocotb中提供的TestFactory,能够方便的进行测试用例的生成:

代码语言:javascript复制
factory = TestFactory(run_test)
factory.add_option("data_in",                 [random_packet_sizes])
factory.add_option("config_coroutine",        [None, randomly_switch_config])
factory.add_option("idle_inserter",           [None, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])
factory.add_option("backpressure_inserter",   [None, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])
factory.generate_tests()

这里根据输入的参数,factory会生成32个testcase用于测试,感觉还是蛮高效的。在仿真完成后,能够自动汇总测试结果:

写在最后

之所以探索下cocotb,主要原因是虽然SpinalHDL测试框架和cocotb差不多,但目前SpinalHDL尚未集成对VCS仿真器的集成(而我又没打算自己集成进去)。而在做FPGA设计时,若代码里集成了Xilinx/Altera的IP,那么在SpinalHDL的框架里就没办法进行仿真了,而cocotb则是一个不错的选择(若可以选,我仍选SpinalHDL,设计仿真一条龙,当然现在也可以,对于Mem、FIFO等常用IP SpinalHDL还是有提供的,或者我们自己按需定制实现IP也可以的,SpinalHDL写IP简直不要太爽)。

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