摘 要： 基于VMM方法學(xué)設(shè)計和實現(xiàn)了一個隨機驗證環(huán)境，驗證一個64位ALU。該驗證環(huán)境具備一套功能完備的隨機測試程序發(fā)生器，可以生成覆蓋率指導(dǎo)的有約束的定點、浮點指令序列，調(diào)用一個由C語言實現(xiàn)的參考模型進行運算結(jié)果自檢，并采用覆蓋率收斂技術(shù)實現(xiàn)覆蓋率快速收斂。實踐結(jié)果表明，設(shè)計的隨機驗證環(huán)境，能夠高效驗證ALU的各項邏輯功能，減少測試時間，且隨機測試程序生成模塊可以簡單移植應(yīng)用于處理器其他模塊的功能驗證。

關(guān)鍵詞： SystemVerilog； VMM； 驗證； 算數(shù)邏輯單元

中圖分類號： TN407?34 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）07?0144?04

隨著高性能處理器設(shè)計日趨復(fù)雜，如何對處理器各設(shè)計模塊進行有效而充分的驗證，是芯片設(shè)計成功的關(guān)鍵因素之一[1]。目前芯片的研發(fā)過程中，功能驗證會消耗70%以上的資源，驗證的自動化程度、驗證語言的使用、驗證平臺的可重用性等問題都嚴(yán)重制約著驗證的進度。為此，Synopsys推出了VMM（Verification Methodology Manual）驗證方法學(xué)解決了上述問題。VMM使用SystemVerilog驗證語言，采用了覆蓋率主導(dǎo)、隨機約束生成、基于斷言的層次化驗證結(jié)構(gòu)。本文圍繞Synopsys的VMM，構(gòu)建了一個ALU（Arithmetic Logic Unit，算術(shù)邏輯單元）的隨機驗證環(huán)境。

1 DUT

ALU是微處理器中最重要和最常用的部件之一，它是集多種算術(shù)功能和邏輯功能于一體的單元電路[2]。一般來講，微處理器內(nèi)部主要由數(shù)據(jù)通路和控制通路兩部分組成，ALU是數(shù)據(jù)通路的重要組成部分，是微處理器的核心功能部件，對微處理器性能具有決定性的影響[3?6]。

該環(huán)境驗證了一款高性能處理器的64位ALU，其支持123條定點、浮點運算指令。ALU接收Decode（譯碼）模塊的譯碼信息（包括指令類型、寄存器號、線程號等控制信息），從下級模塊Register File（寄存器堆）相應(yīng)位置取出操作數(shù)進行運算。其控制邏輯alu_ctrl分為salu_ctrl和calu_ctrl兩個模塊，分別控制SALU和CALU。ALU內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 ALU內(nèi)部結(jié)構(gòu)

SALU的控制模塊將定點和浮點比較/選擇指令的r stage譯碼信號轉(zhuǎn)換成fx1 stage的控制信號，并根據(jù)ELU（Error Logic Unit，異常邏輯單元）的flush指示判斷是否將salu_dph的運算結(jié)果寫回寄存器堆。SALU的data_path負(fù)責(zé)定點指令（乘加/除法除外）和浮點選擇/比較類指令的執(zhí)行，執(zhí)行流水線經(jīng)歷fx1→fx2→fx3→w。

CALU的控制模塊將定點乘法/除法和浮點乘加/除法、開方、轉(zhuǎn)換、舍入指令的r stage譯碼信號轉(zhuǎn)換成fx1 stage的控制信號，同樣的也根據(jù)ELU是否發(fā)生flush決定是否寫回calu_dph的運算結(jié)果。CALU的data_path負(fù)責(zé)浮點運算指令（加減、乘法、除法、開方、舍入、轉(zhuǎn)換）和定點乘加、除法的執(zhí)行。執(zhí)行流水線有3條：

（1） 定點乘加類指令，流水線經(jīng)歷fx1→fx2→fx3→fx4→fx5→fx6→fw；

（2） 浮點乘加、加減、舍入、轉(zhuǎn)換運算，流水線經(jīng)歷fp1→fp2→...→fp8→fpw；

（3）浮點除法、定點除法運算、浮點開方運算，為Blocking執(zhí)行，經(jīng)歷34個cycle。

考慮到定點與符點運算的指令類型非常多，控制信號的數(shù)量龐大，對該模塊各種輸入信息的隨機控制非常繁瑣復(fù)雜，而且測試過程中很多功能點的驗證容易遺漏，所以采用了從Decode模塊開始注入激勵的驗證方案，即DUT為Decode、ALU、Register File三個模塊。這樣可以直接對DUT注入十六進制指令碼，而不需要對ALU的控制信號逐一約束，采用這種方案極大地減少了隨機信號生成的工作量，測試的覆蓋點也非常全面且容易控制。

2 基于VMM的ALU驗證結(jié)構(gòu)

基于VMM的ALU驗證需充分利用VMM的特點，即有約束的隨機激勵生成，自動數(shù)據(jù)對比檢查和功能覆蓋率收集。

2.1 有約束的隨機激勵生成

VMM提供了有約束的隨機數(shù)生成。根據(jù)指令語意將ALU指令集進行分類，這樣可以通過一定的約束隨機的生成指令以及指令所需的參數(shù)[7?8]，在下一節(jié)的指令生成中會詳細(xì)介紹指令的分類及指令參數(shù)的生成方法。指令生成后，需要通過一個由C代碼實現(xiàn)的匯編器對指令進行處理，這樣匯編指令可以實時轉(zhuǎn)化為十六進制代碼，并可以直接讀入DUT進行仿真測試。

2.2 自動數(shù)據(jù)對比檢查

由于ALU是進行各種算數(shù)運算和邏輯運算的部件，傳統(tǒng)的注入?yún)R編代碼，通過觀測仿真波形來確定結(jié)果正確性的驗證方法需要消耗大量人工成本，而且測試數(shù)量非常有限，不適用于遞歸以及大量Test Case的驗證，所以需要一個參照模型能夠生成對應(yīng)的參照結(jié)果，以便快速找出bug。驗證環(huán)境里實現(xiàn)了一個用C語言描述的ALU參照模型。該模型以十六進制指令碼作為輸入，在每條指令執(zhí)行完畢后會寫出對應(yīng)參考結(jié)果。ALU通過Register File來保存數(shù)據(jù)和狀態(tài)，可以通過對比Register File的內(nèi)容，來保證ALU的每一條指令的工作狀態(tài)都是和參考模型是一致的。驗證環(huán)境可以讀出ALU執(zhí)行指令后的運算結(jié)果并傳遞給Scoreboard，環(huán)境里C參考模型執(zhí)行的每一條指令的結(jié)果也都會保存下來供Scoreboard讀入，Scoreboard可以實現(xiàn)運算結(jié)果的自動對比，并且在log中打印出來。

2.3 覆蓋率收集

為設(shè)計中的特征單獨編寫一套定向測試的方法需要人工編寫代碼，這需要消耗大量的時間和精力，并且很難統(tǒng)計指令的執(zhí)行情況，依靠這種方法得到滿意的覆蓋率非常困難。基于VMM的驗證環(huán)境中，鑒于C模型與DUT實現(xiàn)的功能相同，可利用C模型的運行結(jié)果來實現(xiàn)對指令執(zhí)行情況的統(tǒng)計。由于在每條指令執(zhí)行完畢后都會自檢，可將C模型執(zhí)行的結(jié)果作為功能覆蓋率的采集點，根據(jù)DUT的設(shè)計特征、需要使用的輸入條件等信息提取出覆蓋率模型，在仿真執(zhí)行過程中自動收集，仿真結(jié)束后將所有測試用例的覆蓋率信息合并，給出最終的覆蓋率結(jié)果[9?10]。一般來說，要求代碼覆蓋率及功能覆蓋率都需要達(dá)到100%。

3 驗證環(huán)境各功能模塊的具體實現(xiàn)

基于VMM，實現(xiàn)了一個64位ALU的隨機驗證平臺，該平臺能夠隨機產(chǎn)生長度可控的定點和浮點指令序列，并在每一條指令執(zhí)行結(jié)束后進行結(jié)果對比檢測，圖2即為該驗證的詳細(xì)框圖。下面將該平臺的詳細(xì)實現(xiàn)加以介紹。

圖2 驗證平臺框圖

3.1 指令生成及Generator模塊

該64位ALU的設(shè)計基于ARMv8架構(gòu)，支持所有的ARMv8定點和浮點指令。首先根據(jù)功能對指令分類，如Arithmetic（immediate）類指令包括ADD、ADDS、SUB、SUBS、CMP、CMN、MOV這7條指令。而對于ADD指令，根據(jù)操作數(shù)還分為兩種情況：

ADD Wd|WSP， Wn|WSP， #aimm

Add（immediate）： Wd|WSP = Wn|WSP + aimm.

ADD Xd|SP， Xn|SP， #aimm

Add（extended immediate）： Xd|SP = Xn|SP + aimm.

這就需要對位寬進行約束，代碼如下：

constraint c_width_sel

{

width_sel inside {32， 64}；

}

另外，還要對寄存器號進行約束，代碼如下：

constraint c_reg_num

{

source_reg_num0 inside {[0：31]}；

dest_reg_num0 inside {[0：31]}；

}

對立即數(shù)的范圍進行約束，代碼如下：

constraint c_aimm

{

aim inside{[0：2047]}

}

對寄存器間的依賴關(guān)系也可以進行約束，代碼如下：

constraint c_correlation_S0

{

S0_correlation_mode_sel inside {′S_NONE， ′S_S， ′S_D}；

S0_correlation_depth inside {[0：′CORRE_DEPTH - 1]}；

S0_corre_select inside {0， 1}；

S0_corre_select dist {0：=10， 1：=10}；

}

確定了指令類型，隨機得到指令助記符、指令相關(guān)參數(shù)，在以上約束下便可以生成一條滿足語法要求的指令[11]。在測試用例中對指令配比、地址、數(shù)據(jù)等信息進行約束，便能夠控制Generator生成的指令。通過變換隨機種子就可以生成各種各樣不同的指令序列。驗證環(huán)境里可以改變各類指令的配比，寄存器關(guān)聯(lián)模式的配比，以便將一些邊緣情況測到。得到了匯編指令序列后，通過匯編器，將匯編指令編譯成十六進制指令碼。為了方便Scoreboard進行結(jié)果比對，隨機環(huán)境還利用腳本處理，將生成的匯編指令的助記符提取出來以確定指令執(zhí)行的時鐘周期長度。此外，Generator還可以隨機獲取線程號、分支預(yù)測指令的目的地址、方向等信息。

3.2 Driver模塊

Driver實現(xiàn)的功能比較簡單，將Generator產(chǎn)生的十六進制代碼及其他隨機參數(shù)依次送入DUT中。另外，Driver也可以直接從外部文件得到asm代碼或十六進制代碼，這樣已有的ALU測試程序都可以在這個環(huán)境中直接調(diào)用。

3.3 Assert模塊

Assert用于加強環(huán)境的驗證能力，使用它可以很容易對設(shè)計者期望的行為進行描述，并在環(huán)境中捕捉設(shè)計者的這些期望，代碼如下：

assert（valid = 1）

3.4 Scoreboard

Scoreboard根據(jù)Decode模塊譯碼出來的目的寄存器號，從Register File中相應(yīng)的位置取出寄存器的值，與ALU的C模型運算出來的寄存器結(jié)果作對比。由于ALU模型寫出的值是每條指令執(zhí)行之后的值，而Register File傳遞過來的數(shù)據(jù)是每個時鐘周期的值，為了保證結(jié)果對比的正確性，必須確定好結(jié)果對比的時機。這里根據(jù)Generator模塊生成的助記符可以確定該條指令執(zhí)行的時鐘周期長度，Scoreboard不但要負(fù)責(zé)解讀C模型運算出的參照Register File的結(jié)果文件，還要從Register File模型傳遞過來的數(shù)據(jù)中選取該指令執(zhí)行完畢后的一個時鐘周期的數(shù)據(jù)與參照數(shù)據(jù)進行對比，如果對比失敗，Scoreboard的自檢機制會終止測試。需要補充的是，因為DUT是由時鐘驅(qū)動，而C語言實現(xiàn)的參照模型不帶時序關(guān)系，有些指令運算結(jié)束后可能會亂序提交執(zhí)行結(jié)果，這就需要根據(jù)具體情況做出時序調(diào)整。

3.5 C模型

環(huán)境中使用了匯編器和仿真器兩個C模型。由Generator生成的指令代碼會被寫入asm文件，通過makefile調(diào)用一個由C語言實現(xiàn)的匯編器來處理該asm文件，生成一個HEX代碼文件，命令如下：

aarch64?linux?gnu?objdump ?D asm_file > hex_file

Generator再讀入這個HEX代碼并傳送給下級模塊。

仿真器是用C語言實現(xiàn)的ALU模型，該模型可以實時寫出每一條指令執(zhí)行結(jié)束后Register File的狀態(tài)，這是判斷ALU的運算結(jié)果是否正確的依據(jù)。驗證環(huán)境通過DPI調(diào)用C函數(shù)的代碼如下：

import \"DPI?C\" function void AddsIm32（input bit [31：0] inst， input bit [1：0] threadid）

3.6 功能覆蓋率模型

對于ALU這樣的DUT，代碼覆蓋率已經(jīng)不能夠代表驗證進度，需要把重心放到功能覆蓋率的收斂上。VMM驗證方法學(xué)的核心優(yōu)勢是具備了功能覆蓋率驅(qū)動的隨機約束能力，能夠比較方便地得到更高的功能覆蓋率。

為了使ALU的功能覆蓋更快收斂，使用了兩種方法：

一是改變隨機種子，如圖3所示。由于運行一次仿真，只能測試到一種配置、一次激勵，得到相應(yīng)的功能覆蓋率，那么每次仿真，可以通過命令選項的形式來制定不同的隨機種子（Random Seed），從而改變生成的隨機變量，以得到不同的配置來測試與前一次不同的功能，命令如下：

vcs +ntb_random_seed = 999 …

通過腳本控制，可以實現(xiàn)自動運行多次仿真，并且每次仿真都使用不同的隨機種子，這樣可以在某種程度上降低重復(fù)的隨機變量的生成，快速達(dá)到較為理想的功能覆蓋率。然而這種方式存在一定弊端，即仿真運行的次數(shù)無法事先確定，需要人為判斷覆蓋率的收斂情況，再確定是否需要繼續(xù)執(zhí)行仿真，及執(zhí)行次數(shù)，這是個需要重復(fù)多次的過程。而且通過變換隨機種子的方式來控制隨機變量的生成，具有一定盲目性，并存在較多的重復(fù)配置，因此功能覆蓋率的收斂仍然需要較多的運行次數(shù)，增加了總的運行時間。

鑒于改變隨機種子的收斂方法的弊端，在后續(xù)的測試中采用了第二種方法，即功能覆蓋率收斂技術(shù)（Coverage Convergence Technology，CCT），如圖4所示，這是Synopsys公司推出的一項技術(shù)[9]。與改變隨機種子方法的思路一樣，CCT的基本原理同樣是根據(jù)每次仿真后的Coverage值來控制下一次隨機變量的生成，所不同的是不再是簡單地改變隨機種子，而是會根據(jù)當(dāng)前的覆蓋率來指導(dǎo)測試向量的生成，減少重復(fù)的測試向量生成，以便實現(xiàn)覆蓋率的快速收斂。

圖3 改變隨機種子的 圖4 CCT驗證流程

方法的驗證流程

通過腳本可以在覆蓋率結(jié)果與測試向量生成之間形成一個反饋環(huán)路，避免了手動反饋覆蓋率帶來的大量時間精力消耗，在功能覆蓋率達(dá)到理想狀態(tài)時可以自動停止仿真。實現(xiàn)CCT需要如下兩個步驟：首先，將 DUT設(shè)計結(jié)構(gòu)的功能點及需要隨機的輸入條件等信息提取來建立功能覆蓋率模型，即在驗證平臺里將需要監(jiān)測的隨機變量定義覆蓋組和覆蓋點，然后在類里對這些變量進行創(chuàng)建和隨機，同時對已建立的功能點進行采樣。其次，腳本控制過程分為四個階段實現(xiàn)功能覆蓋率的收集與反饋，一是在編譯時加上?ntb_opts cct選項，去掉+ntb_random_seed 選項；二是首次運行仿真，建立覆蓋率反饋控制的偏差記錄；第三多次運行仿真，每一次的仿真過程中，Synopsys的VCS仿真工具中的CCT功能，可以實現(xiàn)通過當(dāng)前覆蓋率反饋指導(dǎo)隨機變量生成，進一步減少重復(fù)的測試向量生成，加速功能覆蓋率的收斂，節(jié)省了流片前的寶貴時間[12]；最后利用腳本提取每次仿真后的功能覆蓋率增加情況，并判斷覆蓋率是否已收斂，若收斂則自動終止仿真。

4 結(jié) 語

本文實現(xiàn)了一個基于VMM的ALU隨機驗證環(huán)境。該環(huán)境不但可以生成隨機指令作為DUT和C模型的輸入，也可以使用已有的測試程序；另外提供了Register File檢測環(huán)境，可以在每一條指令執(zhí)行后檢查Register File 的值，從最全面角度保證每條指令執(zhí)行結(jié)果的正確性；此外還建立了功能覆蓋率模型，收集覆蓋率信息。

參考文獻(xiàn)

[1] 張瑾，王劍.基于龍芯2F處理器的硬件驗證平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機工程與科學(xué)，2009（z1）：270?275.

[2] 游肖君.高性能ALU優(yōu)化設(shè)計研究[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2009.

[3] 雷普紅.高速算術(shù)邏輯部件的設(shè)計與驗證[D].長沙：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2006.

[4] 王大宇.高性能浮點加法器的研究與設(shè)計[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2012.

[5] 王重陽.單、雙、擴展精度自適應(yīng)浮點乘、除和開方運算單元的實現(xiàn)[D].北京：華北電力大學(xué)（北京），2011.

[6] 梅家祥.64位流核心運算部件的設(shè)計與實現(xiàn)[D].長沙：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2012.

[7] 潘能剛，曾凡平，曹青.隨機測試用例的自動化生成和約簡[J].小型微型計算機系統(tǒng)，2011（10）：2035?2040.

[8] 于伽，黑勇，陳黎明.隨機測試程序發(fā)生器的設(shè)計與實現(xiàn)[J].微電子學(xué)與計算機，2012（7）：103?111.

[9] 黃思遠(yuǎn)，邵智勇，于承興，等.VMM中功能覆蓋率收斂技術(shù)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2010，33（4）：16?21.

[10] 石君友，王璐，李海偉，等.基于設(shè)計特性覆蓋的測試性定量分析方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2012（2）：418?423.

[11] 朱思良.基于VMM驗證方法學(xué)的MCU驗證環(huán)境[J].中國集成電路，2011（1）：53?59.

[12] 沈海華，衛(wèi)文麗，陳云霽.覆蓋率驅(qū)動的隨機測試生成技術(shù)綜述[J].計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報，2009（4）：419?431.