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 <p><strong>摘要：</strong><br>
 领域特定架构已成为计算机发展的一种趋势。在提供更高效算力的同时，它也给底层硬件的开发带来了更大的挑战。传统的芯片设计和验证技术已越来越无法应对这些新的要求和挑战。在芯片设计上，本文将介绍如何使用SpinalHDL，一种基于Scala的新型硬件描述语言（HDL），或者更准确地说是硬件构造语言，提高硬件设计的效率和质量。对于SpinalHDL，本文还介绍了如何利用Scala的类型系统高效地进行复杂硬件的设计。对于验证，本文将介绍基于Python的验证环境Cocotb，以及如何利用Python简洁高效的语言特性及其繁荣的开源社区，提升芯片验证的效率。</p>
 <h2 id="引言">引言</h2>
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 <p>表4：被测试矩阵乘法器的接口</p>
 <p><strong>4.3.1 构建参考模型</strong></p>
 <p>矩阵乘法器的参考模型可以基于numpy实现，它是一个广泛应用的Python包，提供了丰富的矩阵运算功能。利用numpy，可以直接使用方法“matmul”来实现矩阵乘法，无需使用循环语法。参考模型的具体Python实现如下：</p>
-<p><img src="${z}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${A}" alt="图片"></p>
 <p><strong>4.3.2 搭建验证平台</strong></p>
 <p>基于Cocotb构建的简单验证平台结构如下图所示。验证平台主要包括四个部分：1）驱动器；2）监控器；3）参考模型；4）缓冲区。驱动器使用Python包random生成随机的输入信号，包括“valid i”、“a i”和“b i”。当“valid i”为高电平时，生成的“a i”和“b i”被发送到参考模型，并获取相应的参考输出。参考输出通过Python包Queue实现的缓冲区存储，一旦输出信号“valid o”为高电平，监控器会抓取DUT的输出端口，并将其值与从缓冲区中取出的参考输出进行比较。驱动器和监控器的功能都是通过Python的协程实现的，类似于多线程，并且可以并行执行。</p>
-<p><img src="${v}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${z}" alt="图片"></p>
 <p>图14：基于Cocotb的验证平台结构</p>
 <h3 id="4.3.3-启动仿真">4.3.3 启动仿真</h3>
 <p>基于Cocotb的验证代码可以通过Makefile在仿真器上启动，而无需直接与仿真器进行交互。此外，使用cocotb-test包中提供的“simulator.run”方法，可以直接在Python函数中启动验证过程。然后可以直接运行该函数，或者使用pytest，一个成熟的Python测试框架，来管理所有测试的执行。</p>
-<p><img src="${I}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${v}" alt="图片"></p>
 <p>一些pytest命令来管理测试单元的执行：</p>
-<p><img src="${R}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${I}" alt="图片"></p>
 <h2 id="结论">结论</h2>
 <p>本文主要讨论了基于新兴的开源工具SpinalHDL和Cocotb的数字硬件设计和验证，我们相信这些工具可以改变传统芯片开发过程。硬件设计的需求越来越多样化，但设计语言和工具并未明显改进。SpinalHDL和Cocotb试图将一些先进和高效的软件设计概念和方法引入到硬件开发流程中。与基于System Verilog或VHDL的传统设计和验证方法相比，SpinalHDL和Cocotb可以显著提高硬件开发的效率和质量。</p>
 <p>值得注意的是，SpinalHDL不是一种新的高级综合（HLS）工具，而是与Verilog或VHDL具有相同的描述层次。结合我们使用Spinal的开发经验，总结了它相对于Verilog和VHDL的三个主要优势，包括可靠性、表达性和可重用性。关于可靠性，Spinal可以提供更精确的基本电路元素抽象，在编译过程中提前检查一些设计规则，并分离设计和仿真元素。在表达性方面，SpinalHDL建立在Scala上，这是一种高级编程语言。基于Scala的特性，包括面向对象、函数式编程、递归和丰富的集合类型，更容易让硬件开发人员实现和参数化他们的设计。在可重用性方面，SpinalHDL本身提供了对常用电路元素的丰富封装来实现重用。对于设计师来说，使用Scala及其相关工具链更容易生成更具可重用性的代码和构建自己的代码库。</p>
@@ -209,4 +209,4 @@ const l="/zh-cn/assets/cover-78ccac63.jpg",p="/zh-cn/assets/image1-bf7fa473.png"
 [4] B. J. Rosser,
 “Cocotb: a python-based digital logic verification framework,” 2018.
 [5] Cocotb,
-“<a href="https://github.com/cocotb/cocotb.%E2%80%9D">https://github.com/cocotb/cocotb.”</a></p>`;export{u as assetURLs,F as default,A as metadata,T as toc};
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 <h2 id="xline是什么？我们为什么要做xline？">Xline是什么？我们为什么要做Xline？</h2>
 <p><strong>Xline是一个基于Curp协议的，用于管理元数据的分布式KV存储。</strong> 现有的分布式KV存储大多采用Raft共识协议，需要两次RTT才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。</p>
 <p>但是，当跨数据中心部署时，节点之间的延迟可能是几十或几百毫秒，此时 Raft 协议将成为性能瓶颈。Curp 协议就是为了解决这个问题而设计的。它可以在命令不冲突的情况下减少一个RTT，从而提高性能。因此，<strong>Xline旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。</strong></p>
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 <strong>会议号</strong>: 874 4309 5241
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 <strong>会议链接</strong>：
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 <h2 id="倒计时">倒计时</h2>
 <p>Rust 语言作为一种强调性能、安全和并发性的新的编程语言，吸引了越来越多的程序员想要尝试学习和使用 Rust。达坦科技（DatenLord）旗下的<strong>开源项目 Xline</strong> （用于元数据管理的分布式 KV 存储）就是<strong>用 Rust 写就的</strong>，我们也一直坚定地做 Rust 语言在中国的布道。</p>
 <p>因此，<strong>2023 年 6 月 17-18 日</strong> 我们也将奔赴上海，支持 Rust 语言中文社区在疫情之后首次举办的大型线下 Rust 开发者大会。<strong>达坦科技的两位创始人将在 Rust China Conf 2023 上分别做主题演讲，在 6 月 17 日晚，达坦科技还将赞助举办一场干货满满的 workshop。</strong></p>
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 <p>添加小助手微信，进入<strong>达坦科技 Rust 前沿技术交流群</strong></p>
 <p><img src="${n}" alt="封面"></p>
 <p>更多关于 Rust China Conf 2023 官方信息，请查阅<br>
--<a href="https://rustcc.cn/2023rustchinaconf/">https://rustcc.cn/2023rustchinaconf/</a></p>`;export{o as assetURLs,p as default,r as metadata,e as toc};
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