Ⅰ IC驗證-VCS模擬工具的使用/技巧
IC驗證過程中，VCS模擬工具扮演著關鍵角色，它不僅用於Verilog/SystemVerilog的編譯，還能生成詳細的模擬波形和覆蓋率數據。VCS支持兩種模擬波形格式，VCD+和fsdb，其中fsdb需配合Verdi進行生成和操作。進行模擬時，通常分為兩步：首先通過vcs編譯源代碼，然後通過simv進行模擬。
VCS的工作原理涉及宏定義的多種方式，以及調試的三種策略。在實際操作中，常用命令包括編輯、運行和清理編譯，通過簡單的環境變數配置，可以大大簡化日常操作。例如，在bashrc文件中設置常用指令、路徑和環境變數，可以快速定位和執行命令。此外，利用Makefile腳本，用戶可以批量指定需要編譯的文件，通過"make target"命令一鍵執行，避免繁瑣的手動輸入，減少了出錯的可能性。
在CentOS 7的虛擬機環境中，通過將VCS命令和選項整合到Makefile中，用戶可以更加高效和精確地進行IC驗證工作，無需頻繁手動輸入命令，極大地方便了實際應用中的使用。因此，熟練掌握VCS模擬工具的使用技巧和Makefile的編寫，是提升IC驗證效率的關鍵。
Ⅱ VCS編譯及模擬性能分析
對於復雜的晶元項目，編譯和模擬過程往往消耗大量計算機資源，初期可能未被充分重視，但隨著團隊協作的深入，效率問題逐漸顯現。為提升效率，對編譯和模擬性能進行分析至關重要。
首先，編譯性能分析可通過添加選項-pcmakeprof，觀察編譯步驟的時間消耗。增量編譯時，注意檢查各Partition的編譯時間，針對耗時過長的部分進行優化。提升編譯效率的方法包括：使用增量編譯、優化代碼（如減少重復代碼，利用generate...endgenerate和宏函數）、以及並行編譯（可能帶來邏輯錯誤，需謹慎）。
模擬性能分析則通過-simprofile和-simprofile time/mem選項，分析CPU時間和內存消耗。報告會顯示在profileReport.html文件中，通過識別佔用資源過多的模塊進行優化，常見的問題包括無意義列印和頻繁的類實例化導致內存浪費。
此外，可以藉助-reportstats選項獲取更詳細的資源使用報告。雖然這個功能相對不常用，但仍可作為參考。好的代碼能顯著提高編譯和模擬效率，反之則問題多多。為了系統學習晶元驗證、UVM或腳本編寫，可點擊相關課程鏈接進一步深入學習。
Ⅲ 用VCS模擬Verilog時，在調用系統函數的地方都出現錯誤怎麼支持調用系統函數的模擬
使用到系統函數時,在vcs編譯的時候一定要添加-I或者-RI.
其中-R自動運行並且生成vcd+文件
---------------------------------------------------------------
注意區別的兩個方面:
1. –R –I 不同於-RI
-R –I是編譯成VirSim的可執行文件而且馬上運行模擬, -RI是編譯成VirSim的可執行文件並且調用VirSim.
2. –R –PP 不同於-RPP
-R –PP是編譯成VirSim的可執行文件並且在運行的時候加快輸出VCD+文件
-RPP是在存在VCD+的條件下調用VirSim進行post processing的調試.
門級模擬需要反標SDF文件,可以在testbench中添加$sdf_annotate系統函數.並且在編譯的時候注意要使用standcell的模擬庫.
Ⅳ VCS模擬運行命令
模擬命並運答令
模擬命令悄棗中加入-cm_name可以將覆蓋率數據信息放在獨立的文件夾絕慧中。
模擬選項里加上-ucli -do xxx/wave.do
wave.do
wave.tcl
Ⅳ DC綜合後的VCS後模擬命令怎麼寫，需要添加哪些庫
library(rpart);
## rpart.control對樹進行一些設置
## xval是10折交叉驗證
## minsplit是最小分支節點數，這里指大於等於20，那麼該節點會繼續分劃下去，否則停止
## minbucket：葉子節點最小樣本數
## maxdepth：樹的深度
## cp全稱為complexity parameter，指某個點的復雜度，對每一步拆分,模型的擬合優度必須提高的程度
ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20, cp=0.1)
## kyphosis是rpart這個包自帶的數據集
## na.action：缺失數據的處理辦法，默認為刪除因變數缺失的觀測而保留自變數缺失的觀測。
## method：樹的末端數據類型選擇相應的變數分割方法:
## 連續性method=「anova」,離散型method=「class」,計數型method=「poisson」,生存分析型method=「exp」
## parms用來設置三個參數:先驗概率、損失矩陣、分類純度的度量方法（gini和information）
## cost我覺得是損失矩陣，在剪枝的時候，葉子節點的加權誤差與父節點的誤差進行比較，考慮損失矩陣的時候，從將「減少-誤差」調整為「減少-損失」
fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start,
data=kyphosis, method="class",control=ct,
parms = list(prior = c(0.65,0.35), split = "information"));
## 第一種
par(mfrow=c(1,3));
plot(fit);
text(fit,use.n=T,all=T,cex=0.9)；
## 第二種，這種會更漂亮一些
library(rpart.plot);
rpart.plot(fit, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102,
shadow.col="gray", box.col="green",
border.col="blue", split.col="red",
split.cex=1.2, main="Kyphosis決策樹");
## rpart包提供了復雜度損失修剪的修剪方法，printcp會告訴分裂到每一層，cp是多少，平均相對誤差是多少
## 交叉驗證的估計誤差（「xerror」列），以及標准誤差(「xstd」列)，平均相對誤差=xerror±xstd
printcp(fit);
## 通過上面的分析來確定cp的值
## 我們可以用下面的辦法選擇具有最小xerror的cp的辦法：
## prune(fit, cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"])
fit2 <- prune(fit, cp=0.01);
rpart.plot(fit2, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102,
shadow.col="gray", box.col="green",
border.col="blue", split.col="red",
split.cex=1.2, main="Kyphosis決策樹");
Ⅵ VCS -simprofile
編譯選項 -simprofile
模擬選項 -simprofile time+mem
如果PLI/DPI/DirectC 這一項占的比例較大，而且是DPI中的uvm_re_match占的時間較多，
可以在編譯選項中 加上 +define+UVM_REGEX_NO_DPI 可以大大降低這個部分的時間消耗。