如何提高基于FPGA的原型的可视性

文章摘要：在设计修改和设计重新编译阶段之后，进行验证运行，并捕获来自内部信号的数据。为了让这些数据可用于下游调试工具，数据必须包含特定的属性。除了数据本身的逻辑值之外，数据必须包含信号的完整分层实例名以及每个数据转换的相对操作时间(时间戳记)。此外，转出数据的文件格式应为工业标准，如VCD或FSDB。在专有解决方案案例中，有必要将这些属性添加到信号数据流和/或将内部格式转换成其对应的工业标准格式。幸运的是，FPGA供应商和专业供应商提供的ILA一般捕获必需的数据并使用工业标准格式。从ILA收集的数据通常与FPGA的门级视图有关。但是设计工程师更熟悉设计的RTL表示法。因此，为了为调试过程提供便利，有必要

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　　在设计修改和设计重新编译阶段之后，进行验证运行，并捕获来自内部信号的数据。为了让这些数据可用于下游调试工具，数据必须包含特定的属性。除了数据本身的逻辑值之外，数据必须包含信号的完整分层实例名以及每个数据转换的相对操作时间(时间戳记)。此外，转出数据的文件格式应为工业标准，如VCD或FSDB。

　　在专有解决方案案例中，有必要将这些属性添加到信号数据流和/或将内部格式转换成其对应的工业标准格式。幸运的是，FPGA供应商和专业供应商提供的ILA一般捕获必需的数据并使用工业标准格式。

　　从ILA收集的数据通常与FPGA的门级视图有关。但是设计工程师更熟悉设计的RTL表示法。因此，为了为调试过程提供便利，有必要将门级实例映射成RTL视图。这并不像听起来那样简单，因为大多数情况下，门级实例和RTL视图之间并没有一一对应关系。许多传统的内部解决方案都无法提供这种能力。

　　验证运行之后，访问和分析其它信号以对问题进行跟踪始终都是有必要的。当采用传统设计流程时，设计工程师必须返回上述五个步骤中的第一步。即，他们必须选择一组新的信号、修改设计并对其进行重新编译、执行新的验证运行、将新数据映射至RTL，然后分析结果。这个过程必须重复多次。

　　可视性增强技术

　　为了解决传统FPGA原型调试环境的局限性，出现了一种为设计的内部工作提供增强可视性的技术。为了达到完全的效果，可视性增强工具和技术必须应用于流程中的每一个步骤。

　　如上所述，过程中的第一步是确定哪些信号需要观察。根据系统展示的不正确输出，设计工程师通常对相关的一个或多个功能区块有“感觉”。例如，内存控制器和/或总线仲裁器区块。

　　作为单靠经验和实践的方法，你需要能够观察区块(通常为寄存器、内部内存定位和区块的主要输入/输出)内部大约15%的信号。这将在本小节后面讨论的自动数据扩展技术环境中提供95%～100%的可视性。

　　遗憾的是，资源限制不允许捕获所有这些信号。在这种情况下，选择为振动提供最佳碰撞的信号显然是更可取的。因此，可视性增强信号选择包括“影响能力”的概念，即每个信号影响的下游逻辑的量。为了确定调试所选区块所需的基本信号最小阵容，你将必须分析断言、RTL或门级网表代码，有时这三项都需要关注以*估影响能力。例如，为了调试断言故障，可视性增强信号选择将分析设计和所选的断言，以抽取调试每个断言所需的最小的一组信号。

　　此外，如果设计工程师对他们希望观察的一组信号进行了明确的定义(这样的选择可以在RTL和/或门级网表中进行)，可视性增强信号选择工具将自动识别任何寄存器、内存元件以及观察指定的内部信号所必须捕获的主要I/O。

　　一旦选定一组要监视的信号，可视性增强环境将自动与FPGA和/或第三方工具供应商沟通，以通过增加适当的ILA来修改设计。在没有足够的资源捕获所有所需信号的情况下，可视性增强环境将以被认为具有更多上述影响能力的信号作为其选择的基础。

　　在执行验证运行时，可视性增强环境将自动记录和/或提供下游分析和调试环境所需的所有信息；该信息将包括逻辑值、信号的完整分层实例名以及数据转换的相对操作时间。此外，转出数据文件的格式将为工业标准格式，如VCD或FSDB。

　　正如上文指出的，从ILA收集的数据通常与FPGA的门级视图有关。为了了解这种门级逻辑中发生的状况，工程师必须使门级数据与设计的RTL表示法相互关联，甚至与系统级描述相互关联。

　　但是，由于合成和优化的原因，并非门级表示法中的每个信号均有RTL表示法的相应信号。为了解决这个问题，可视性增强环境必须以某种方式地方化信号相关性。其中一个方法是自动生成结构依赖图像并采用近似的图像匹配算法。这个方法模仿人类使用的过程，人类通常通过查看扇入区和扇出区中的寄存器来定位相应区域。

　　或许可视性增强最重要的方面在于其动态数据扩展能力。但是这种能力依赖于所有上述要点，特别是可视性增强信号选择。选择要观察的信号的宗旨就是为了便于自动数据扩展。

　　以下是数据扩展的思路。通常，设计工程师可能希望显示和分析不在被捕获的信号组中的信号。较可取的做法是插入遗漏的数据，而不倾向于修改设计和执行新的验证运行。因此，可视性增强环境将通过数据扩展来填充捕获数据中遗漏的间隙。

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