Tiny-GPU 仿真与静态分析完整指南：Pyslang + Cocotb 实战

relis2026-02-17 22:40

Tiny-GPU 仿真与静态分析完整指南：Pyslang + Cocotb 实战

摘要

本文详细介绍如何将 Pyslang 静态分析工具 与 Cocotb 动态仿真框架结合，对 Tiny-GPU（一个极简的 GPU 实现）进行全面的硬件验证。我们将从环境搭建、问题解决、仿真运行到信号分析，提供完整的实践教程。

关键词：SystemVerilog、Pyslang、Cocotb、Icarus Verilog、GPU 仿真、静态分析、动态仿真

目录

  1. 工具介绍与安装
  2. [Cocotb 仿真环境搭建](#Cocotb 仿真环境搭建)
  3. 运行仿真测试
  4. [Pyslang 信号分析](#Pyslang 信号分析)
  5. 静态分析与动态仿真的关联
  6. 常见问题与解决方案
  7. 经验总结
  8. 实战教程

工具介绍与安装

核心工具

工具 用途 安装方式 位置
iverilog Verilog 编译器 oss-cad-suite /home/relis/tools/oss-cad-suite/bin/iverilog
vvp Icarus 仿真器 oss-cad-suite /home/relis/tools/oss-cad-suite/bin/vvp
cocotb Python 测试平台 oss-cad-suite Python /home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11
pyslang SystemVerilog 分析 自定义安装 /home/relis/pyslang/pyslangenv
sv2v SystemVerilog 转 Verilog oss-cad-suite /home/relis/tools/sv2v-Linux/sv2v
gtkwave 波形查看器 oss-cad-suite /home/relis/tools/oss-cad-suite/bin/gtkwave

工具验证

运行以下命令确认工具安装正确：

bash 复制代码 
# 检查 iverilog 和 vvp
iverilog -v
vvp -v

# 检查 cocotb 版本
cocotb-config --version
/home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11 -c "import cocotb; print(cocotb.__version__)"

# 检查 pyslang 分析模块
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 -c "from pyslang.analysis import AnalysisManager; print('pyslang OK')"

Cocotb 仿真环境搭建

什么是 Cocotb？

Cocotb (Coroutine-based Cosimulation Testbench) 是一个基于 Python 的硬件测试平台，允许：

  • 用 Python 编写测试用例（而不是 Verilog）
  • 使用 Python 库进行验证
  • 支持多种仿真器（Icarus、Verilator 等）
  • 更好的调试能力和 CI/CD 集成

初始环境问题

Tiny-GPU 项目的 Makefile 是为旧版本 cocotb 设计的，我们需要解决几个问题：

问题 1：Python 环境错误

现象：默认 Python 没有 cocotb 模块

bash 复制代码 
ModuleNotFoundError: No module named 'cocotb'

解决方案：使用 oss-cad-suite 自带的 Python（已安装 cocotb）

makefile 复制代码 
PYTHON_BIN = /home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11
问题 2：Makefile 语法过时

现象 ：使用 MODULE= 在 cocotb 2.x 中已被弃用

解决方案：使用 cocotb 的 makefile 模板

makefile 复制代码 
include $(shell $(PYTHON_BIN) -m cocotb_tools.config --makefiles)/Makefile.sim
问题 3：GPI_USERS 环境变量

现象：VPI 模块无法加载

复制代码 
ERROR: No GPI_USERS specified, exiting...

解决方案：使用 cocotb 的内置 makefile 系统，它会自动处理所有环境变量。

创建工作 Makefile

文件 ：Makefile.cocotb

makefile 复制代码 
# Cocotb-based Makefile for tiny-gpu simulation
PYTHON_BIN = /home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11

# 仿真器设置
SIM = icarus
TOPLEVEL = gpu
VERILOG_SOURCES = build/gpu.v

# Python 测试模块 - 可从命令行指定
MODULE ?= test.test_matadd

# 启用波形转储
WAVES = 1

# 包含 cocotb makefiles
include $(shell $(PYTHON_BIN) -m cocotb_tools.config --makefiles)/Makefile.sim

关键点：

  1. 使用 cocotb_tools.config 而非 cocotb-config（新语法）
  2. 设置 SIM = icarus 指定使用 Icarus Verilog
  3. VERILOG_SOURCES 指向编译后的 Verilog（不是 SystemVerilog）
  4. WAVES = 1 启用波形转储

Cocotb 2.x 兼容性问题

测试代码是为旧版 cocotb 编写的，需要更新：

问题：时钟参数弃用警告

位置 ：test/helpers/setup.py:16

python 复制代码 
# 旧代码：clock = Clock(dut.clk, 25, units="us")
# 新代码：clock = Clock(dut.clk, 25, unit="us")
问题：LogicArray 类型兼容性

位置 ：test/helpers/format.py

错误：

python 复制代码 
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'LogicArray' and 'LogicArray'
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'LogicArray' and 'int'

原因 ：Cocotb 2.x 改变了信号值类型，现在是 LogicArray 对象。

解决方案：在进行数学运算前将 LogicArray 转换为整数：

修改前（第 102 行）：

python 复制代码 
if int(str(dut.thread_count.value), 2) <= core.i.value * dut.THREADS_PER_BLOCK.value:

修改后：

python 复制代码 
thread_count_val = int(str(dut.thread_count.value), 2)
core_i_val = int(str(core.i.value))
threads_per_block_val = int(str(dut.THREADS_PER_BLOCK.value))
if thread_count_val <= core_i_val * threads_per_block_val:

修改前（第 109-113 行）：

python 复制代码 
block_idx = core.core_instance.block_id.value
block_dim = int(core.core_instance.THREADS_PER_BLOCK)
thread_idx = thread.register_instance.THREAD_ID.value
idx = block_idx * block_dim + thread_idx

修改后：

python 复制代码 
block_idx = int(str(core.core_instance.block_id.value), 2)
block_dim = int(core.core_instance.THREADS_PER_BLOCK.value)
thread_idx = int(thread.register_instance.THREAD_ID.value)
idx = block_idx * block_dim + thread_idx

运行仿真测试

基本仿真命令

bash 复制代码 
# 运行矩阵加法测试
make -f Makefile.cocotb

# 运行矩阵乘法测试
make -f Makefile.cocotb MODULE=test.test_matmul

# 清理构建产物
make -f Makefile.cocotb clean

理解测试结果

仿真完成时，你会看到类似输出：

复制代码 
** TEST                          STATUS  SIM TIME (ns)  REAL TIME (s)  RATIO (ns/s) **
**************************************************************************************
** test.test_matadd.test_matadd   PASS     4475000.00           0.24   18560849.33  **
**************************************************************************************
** TESTS=1 PASS=1 FAIL=0 SKIP=0            4475000.00           0.24   18289520.23  **
**************************************************************************************
FST info: dumpfile sim_build/gpu.fst opened for output.

字段说明：

  • STATUS: 测试状态（PASS/FAIL/SKIP）
  • SIM TIME (ns): 仿真时间（纳秒）
  • REAL TIME (s): 实际执行时间（秒）
  • RATIO (ns/s): 仿真速度（每秒模拟的纳秒数）

测试用例详解

测试 1：矩阵加法（test_matadd）

描述：使用 8 个线程对两个 1×8 矩阵进行逐元素加法。

输入数据：

复制代码 
矩阵 A (地址 0-7):   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
矩阵 B (地址 8-15):  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

预期输出：

复制代码 
矩阵 C (地址 16-23): [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

结果：

  • 周期数：178
  • 仿真时间：4475us
  • 状态：✓ PASS
测试 2：矩阵乘法（test_matmul）

描述：使用 4 个线程对两个 2×2 矩阵进行乘法运算。

输入数据：

复制代码 
矩阵 A (2×2): [[1, 2],
               [3, 4]]
矩阵 B (2×2): [[1, 2],
               [3, 4]]

预期输出：

复制代码 
矩阵 C = A × B: [[7, 10],
                 [15, 22]]

结果：

  • 周期数：491
  • 仿真时间：12300us
  • 状态：✓ PASS

查看执行日志

日志保存在 test/logs/ 目录，文件名带时间戳：

bash 复制代码 
# 列出所有日志
ls -lt test/logs/

# 查看最新日志
cat test/logs/log_$(date +%Y%m%d)*.txt

# 只查看最终结果
tail -50 test/logs/log_*.txt

日志结构：

复制代码 
DATA MEMORY
+----------------+
| Addr | Data     |
+----------------+
| 0    | 0        |
...

================================== Cycle 0 ==================================
+--------------------- Core 0 ---------------------+
+-------- Thread 0 --------+
PC: 0
Instruction: NOP
Core State: IDLE
...

Completed in 178 cycles

DATA MEMORY (Final)
+----------------+
| Addr | Data     |
+----------------+
| 16   | 0        |
| 17   | 2        |
...

查看波形

当设置 WAVES = 1 时，cocotb 会生成波形文件：

bash 复制代码 
# 打开波形查看器
gtkwave sim_build/gpu.fst

注意：在 WSL 环境下 gtkwave 可能显示 X11 警告，但波形文件已成功生成。波形文件可以传输到有 GUI 的系统查看。

波形层次：与设计实例层次匹配

  • gpu.start
  • gpu.done
  • gpu.thread_count
  • gpu.clk
  • gpu.reset
  • gpu.dcr_instance.*
  • gpu.dispatch_instance.*
  • gpu.cores[0].*
  • 等等

Pyslang 信号分析

运行信号追踪器

信号追踪器使用 pyslang 的分析模块查找信号驱动：

bash 复制代码 
# 追踪特定信号
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py -t "gpu.thread_count"

# 运行完整演示（追踪多个信号）
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py

# 在指定源目录中追踪信号
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py -s src -t "gpu.start"

理解信号驱动输出

复制代码 
============================================================
Tracking signal: gpu.thread_count
============================================================
Symbol found: thread_count
Kind: SymbolKind.Net

Found 1 driver(s):

Driver #1:
  Kind: DriverKind.Continuous
  Containing symbol: dcr_instance
  Bit range: 0:7
  LSP: Expression(ExpressionKind.NamedValue)
  Flags: unidirectional_port

字段说明：

  • Symbol found: 信号名称
  • Kind: 符号类型（Net、Variable 等）
  • Driver Kind （驱动类型）:
    • Continuous：端口连接、连续赋值
    • Procedural：在 always_ff 块中驱动的信号
  • Containing symbol：驱动该信号的模块实例
  • Bit range：驱动的位范围（多位信号）
  • LSP：最长静态前缀（表达式类型）
  • Flags （标志）:
    • input_port：信号是输入端口
    • unidirectional_port：端口方向固定
    • isClockVar：信号是时钟

跨模块信号追踪

bash 复制代码 
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 cross_module_demo.py

这演示了跨模块边界的信号追踪，展示：

  • 顶层端口 → 内部实例连接
  • Continuous 与 Procedural 驱动器的区别

输出示例：

复制代码 
Tracking signal: gpu.thread_count
Symbol: thread_count
Kind: SymbolKind.Net

Found 1 driver(s):
Driver #1:
  Kind: DriverKind.Continuous
  Containing symbol: dcr_instance
  Bit range: 0:7

Tracking signal: gpu.dcr_instance.thread_count
Symbol: thread_count
Kind: SymbolKind.Variable

Found 1 driver(s):
Driver #1:
  Kind: DriverKind.Procedural
  Containing symbol: (always_ff block)
  Bit range: 0:7

静态分析与动态仿真的关联

关联概念

目标：使用 pyslang 分析实际在仿真 VCD/FST 文件中转储的信号。

复制代码 
tiny-gpu RTL 设计
    │
    ├───► Pyslang（静态分析）
    │        "谁驱动这个信号？"
    │        "信号层次结构是什么？"
    │        "模块如何连接？"
    │
    └───► Cocotb（动态仿真）
             "信号有什么值？"
             "信号何时变化？"
             "时序如何？"

VCD 信号分析器

创建了一个新脚本来桥接这两个工具：

文件 ：vcd_signal_analyzer.py

bash 复制代码 
# 运行分析器
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 vcd_signal_analyzer.py

该脚本：

  1. 加载 tiny-gpu 设计
  2. 运行 pyslang 分析
  3. 显示信号驱动信息
  4. 将信号映射到 VCD 波形路径
  5. 显示测试用例上下文（matadd vs matmul）

输出示例

复制代码 
======================================================================
KEY SIGNALS WITH DRIVER INFO (VCD Waveform Correlation)
======================================================================

gpu.thread_count - Number of threads for kernel (from DCR)
  VCD Path: gpu.thread_count
  └─ Driver: dcr_instance, Kind: Continuous, Bits: 0:7

gpu.done - Output signal - kernel completion status
  VCD Path: gpu.done
  └─ Driver: dispatch_instance, Kind: Continuous, Bits: 0:0

======================================================================
CROSS-MODULE SIGNAL FLOWS (Sim Test Case Context)
======================================================================

Top level: gpu.thread_count (VCD: gpu.thread_count)
  Used in: test_matadd (8 threads), test_matmul (4 threads)
  └─ Driven by: dcr_instance

Internal: gpu.dcr_instance.thread_count (VCD: gpu.dcr_instance.thread_count)
  This is the actual register holding the thread count value
  └─ Driven by: Continuous (procedural assignment in always_ff)

信号关联表

信号路径 Pyslang 静态分析 Cocotb 动态观察
gpu.thread_count 8 位，由 dcr_instance 驱动 matadd: 8，matmul: 4
gpu.done 1 位，由 dispatch_instance 驱动 matadd: 高@178，matmul: 高@491
gpu.start 输入端口 测试平台驱动以启动内核
gpu.clk 时钟信号 测试中 25us 周期
gpu.core_done 2 位数组，core_instance 显示核心完成状态

常见问题与解决方案

问题 1："No module named 'cocotb'"

现象：

复制代码 
ModuleNotFoundError: No module named 'cocotb'

原因：Python 环境错误

解决方案：

bash 复制代码 
# 使用正确的 Python
export PYTHON_BIN=/home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11
$PYTHON_BIN -c "import cocotb; print(cocotb.__version__)"

问题 2："GPI_USERS specified, exiting"

现象：

复制代码 
ERROR: No GPI_USERS specified, exiting...

原因：cocotb 2.x 的 Makefile 语法不正确

解决方案：使用 cocotb 的 makefile 模板

makefile 复制代码 
include $(shell $(PYTHON_BIN) -m cocotb_tools.config --makefiles)/Makefile.sim

问题 3："unsupported operand type(s) for *: 'LogicArray' and 'int'"

现象：

复制代码 
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'LogicArray' and 'int'

原因：Cocotb 2.x 改变了信号值类型

解决方案：在运算前将 LogicArray 转换为整数

python 复制代码 
val = int(str(signal.value), 2)

问题 4：重复模块错误

现象：

复制代码 
error: 'alu' has already been declared in this scope.

原因：build/gpu.v 已包含 alu 模块（编译时连接）

解决方案：在 VERILOG_SOURCES 中只包含 build/gpu.v

makefile 复制代码 
VERILOG_SOURCES = build/gpu.v
# 不要使用：VERILOG_SOURCES = $(shell ls build/*.v)

问题 5：gtkwave X11 错误（WSL）

现象：

复制代码 
xkbcommon: ERROR: failed to add default include path /usr/share/X11/xkb

原因：WSL X11 转发问题

解决方案：

  1. 波形文件仍已生成，可到其他地方查看
  2. 使用 VcXsrv 等 X 服务器
  3. 或使用 Linux GUI 系统查看波形

经验总结

1. 使用 Cocotb 的 Makefile 模板

经验：不要手动设置 cocotb 环境变量。使用内置的 makefile 模板。

原因：

  • 自动处理所有环境变量
  • 跨 cocotb 版本兼容
  • 更少错误

方法：

makefile 复制代码 
include $(shell $(PYTHON_BIN) -m cocotb_tools.config --makefiles)/Makefile.sim

2. 理解 Python 环境依赖

经验：cocotb 等工具与特定 Python 环境绑定。

原因：

  • oss-cad-suite 有自己的 Python 和已安装的 cocotb
  • 不同的 Python = 不同的可用包
  • 必须为正确的工具使用正确的 Python

方法：

bash 复制代码 
# 检查哪个 Python 有哪些包
/home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11 -c "import cocotb"
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 -c "from pyslang.analysis import AnalysisManager"

3. 处理版本间的类型变化

经验：Cocotb 2.x 引入了信号值类型的重大变化。

原因：

  • Cocotb 1.x 使用简单整数表示值
  • Cocotb 2.x 使用 LogicArray 对象
  • 数学运算需要显式转换

方法：

python 复制代码 
# 将 LogicArray 转换为整数
int_val = int(str(signal.value), 2)

4. 分离编译与仿真

经验：Tiny-GPU 项目首先将 SystemVerilog 编译为 Verilog。

原因：

  • Icarus Verilog 对 SystemVerilog 支持有限
  • sv2v 将 SystemVerilog 转换为 Verilog
  • 测试文件使用编译后的 Verilog

方法：

bash 复制代码 
# 编译 SV 到 V（由 make compile 完成）
sv2v -I src/* -w build/gpu.v

# 然后使用 V 文件进行仿真
VERILOG_SOURCES = build/gpu.v

5. 静态和动态分析相辅相成

经验：Pyslang 和 cocotb 从不同角度分析同一设计。

静态（Pyslang）：

  • "设计结构如何？"
  • "谁驱动这个信号？"
  • "模块如何连接？"

动态（Cocotb）：

  • "设计运行时会发生什么？"
  • "信号何时变化？"
  • "实际值是什么？"

结合：

  • 完整验证：结构 + 行为
  • 更好的调试：追踪连接并观察行为
  • 文档化：从多角度理解设计

实战教程

教程 1：运行第一次仿真

目标：运行矩阵加法测试并查看结果。

步骤：

  1. 进入项目目录

    bash 复制代码 
    cd /home/relis/asic/tiny-gpu-master

  2. 确保 build 目录存在

    bash 复制代码 
    mkdir -p build

  3. 编译设计

    bash 复制代码 
    make compile

  4. 运行仿真

    bash 复制代码 
    make -f Makefile.cocotb

  5. 检查结果

    bash 复制代码 
    # 查看测试输出
# 应该看到 "test_matadd PASSED"

# 查看执行日志
ls -lt test/logs/
cat test/logs/log_$(date +%Y%m%d)*.txt | tail -50

预期输出：

复制代码 
** test.test_matadd.test_matadd   PASS     4475000.00
** TESTS=1 PASS=1 FAIL=0 SKIP=0

教程 2：使用 Pyslang 追踪信号

目标 ：找出谁驱动 gpu.done 信号。

步骤：

  1. 运行信号追踪器

    bash 复制代码 
    /home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py -t "gpu.done"

  2. 解读结果

    复制代码 
    Symbol found: done
Kind: SymbolKind.Net

Found 1 driver(s):
Driver #1:
  Kind: DriverKind.Continuous
  Containing symbol: dispatch_instance

  3. 结论 ：done 信号由 dispatch_instance 使用连续赋值驱动。

教程 3：将分析与仿真关联

目标：理解信号在静态和动态上下文中的行为。

步骤：

  1. 运行 VCD 信号分析器

    bash 复制代码 
    /home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 vcd_signal_analyzer.py

  2. 运行带波形的仿真

    bash 复制代码 
    make -f Makefile.cocotb

  3. 关联发现

    • Pyslang 说：gpu.done 由 dispatch_instance 驱动
    • 仿真显示：gpu.done 在 178 周期变高
    • 结论：调度器逻辑在 178 周期后正确地发出完成信号

教程 4：对比两个测试用例

目标：比较矩阵加法和乘法的性能。

步骤：

  1. 运行两个测试

    bash 复制代码 
    make -f Makefile.cocotb clean
make -f Makefile.cocotb                              # matadd
make -f Makefile.cocotb MODULE=test.test_matmul       # matmul

  2. 比较结果

    复制代码 
    matadd: 178 周期, 4475us
matmul: 491 周期, 12300us

  3. 追踪 thread_count 信号

    bash 复制代码 
    /home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py -t "gpu.thread_count"

  4. 结论：

    • matadd 使用 8 个线程（更简单的操作）
    • matmul 使用 4 个线程（更复杂的循环）
    • matmul 耗时更长，因为有嵌套循环和内存访问

项目文件结构

复制代码 
tiny-gpu-master/
├── src/                              # SystemVerilog 源文件
│   ├── alu.sv
│   ├── core.sv
│   ├── gpu.sv
│   └── ...
├── test/                             # Cocotb 测试文件
│   ├── test_matadd.py                # 矩阵加法测试
│   ├── test_matmul.py                # 矩阵乘法测试
│   ├── helpers/                      # 测试辅助模块
│   │   ├── setup.py                 # 测试设置工具
│   │   ├── memory.py                # 内存仿真
│   │   ├── format.py                # 输出格式化
│   │   └── logger.py               # 日志工具
│   └── logs/                        # 执行日志
│       └── log_*.txt                # 逐周期追踪
├── build/                            # 编译后的 Verilog
│   ├── gpu.v                        # 编译的 GPU 模块
│   └── alu.v                        # 编译的 ALU 模块
├── sim_build/                        # Cocotb 构建目录
│   ├── sim.vvp                      # 编译的仿真
│   └── gpu.fst                      # 波形文件
├── Makefile                         # 原始 Makefile（已过时）
├── Makefile.cocotb                  # 新：Cocotb Makefile
├── signal_tracker.py                 # Pyslang 信号追踪
├── cross_module_demo.py              # 跨模块演示
├── vcd_signal_analyzer.py           # 新：VCD 关联
├── checkpoint.md                    # 前一个检查点（pyslang 设置）
├── checkpoint_simulation_analysis.md # 新：本文档
└── simulation_summary.md             # 新：完整摘要文档

关键文件总结

文件 用途 工具
Makefile.cocotb 运行 cocotb 仿真 Cocotb
signal_tracker.py 追踪信号驱动 Pyslang
vcd_signal_analyzer.py 关联信号与 VCD Pyslang + Cocotb
test/helpers/format.py 格式化仿真输出 Cocotb（已更新）
sim_build/gpu.fst 波形数据 Cocotb
test/logs/log_*.txt 执行追踪 Cocotb

快速参考

常用命令

bash 复制代码 
# 仿真
make -f Makefile.cocotb                              # matadd 测试
make -f Makefile.cocotb MODULE=test.test_matmul       # matmul 测试
make -f Makefile.cocotb clean                         # 清理构建
make -f Makefile.cocotb WAVES=0                      # 无波形

# 信号分析
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 signal_tracker.py -t "gpu.done"
/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3 vcd_signal_analyzer.py

# 波形查看
gtkwave sim_build/gpu.fst

# 日志
ls -lt test/logs/
tail -50 test/logs/log_*.txt

环境变量

bash 复制代码 
# Python 路径
export PYTHON_BIN=/home/relis/tools/oss-cad-suite/py3bin/python3.11
export PYSLANG_BIN=/home/relis/pyslang/pyslangenv/bin/python3

# 工具路径
export PATH=/home/relis/tools/oss-cad-suite/bin:$PATH
export PATH=/home/relis/tools/sv2v-Linux:$PATH

总结

本文档记录了以下工具的成功集成：

  1. Cocotb 仿真 - Tiny-GPU 内核测试的动态执行
  2. Pyslang 分析 - 信号驱动和层次结构的静态分析
  3. 波形关联 - 将静态分析与 VCD 文件连接
  4. 测试用例 - 矩阵加法和乘法内核

主要成就：

  • ✓ 解决了 cocotb 2.x 兼容性问题
  • ✓ 创建了可工作的 Makefile.cocotb
  • ✓ 两个测试用例通过且结果正确
  • ✓ 生成了用于分析的波形文件
  • ✓ 将 pyslang 分析与仿真结果关联
  • ✓ 创建了完整的文档

验证可用的工具：

  • iverilog（Verilog 编译器）
  • vvp（Icarus 仿真器）
  • cocotb 2.1.0.dev0（Python 测试平台）
  • pyslang（SystemVerilog 分析）
  • sv2v（SystemVerilog 转 Verilog）
  • gtkwave（波形查看器）

测试结果：

  • 矩阵加法：178 周期，4475us ✓
  • 矩阵乘法：491 周期，12300us ✓

参考资料

版权声明：本文档基于 Tiny-GPU 项目和实际实践总结整理。

作者 ：Claude Sonnet
日期 ：2026-02-16
项目位置 ：/home/relis/asic/tiny-gpu-master

标签

#SystemVerilog #Pyslang #Cocotb #IcarusVerilog #GPU仿真 #硬件验证 #静态分析 #动态仿真 #RTL设计 #波形分析

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