Ⅰ IC验证-VCS仿真工具的使用/技巧
IC验证过程中，VCS仿真工具扮演着关键角色，它不仅用于Verilog/SystemVerilog的编译，还能生成详细的仿真波形和覆盖率数据。VCS支持两种仿真波形格式，VCD+和fsdb，其中fsdb需配合Verdi进行生成和操作。进行仿真时，通常分为两步：首先通过vcs编译源代码，然后通过simv进行仿真。
VCS的工作原理涉及宏定义的多种方式，以及调试的三种策略。在实际操作中，常用命令包括编辑、运行和清理编译，通过简单的环境变量配置，可以大大简化日常操作。例如，在bashrc文件中设置常用指令、路径和环境变量，可以快速定位和执行命令。此外，利用Makefile脚本，用户可以批量指定需要编译的文件，通过"make target"命令一键执行，避免繁琐的手动输入，减少了出错的可能性。
在CentOS 7的虚拟机环境中，通过将VCS命令和选项整合到Makefile中，用户可以更加高效和精确地进行IC验证工作，无需频繁手动输入命令，极大地方便了实际应用中的使用。因此，熟练掌握VCS仿真工具的使用技巧和Makefile的编写，是提升IC验证效率的关键。
Ⅱ VCS编译及仿真性能分析
对于复杂的芯片项目，编译和仿真过程往往消耗大量计算机资源，初期可能未被充分重视，但随着团队协作的深入，效率问题逐渐显现。为提升效率，对编译和仿真性能进行分析至关重要。
首先，编译性能分析可通过添加选项-pcmakeprof，观察编译步骤的时间消耗。增量编译时，注意检查各Partition的编译时间，针对耗时过长的部分进行优化。提升编译效率的方法包括：使用增量编译、优化代码（如减少重复代码，利用generate...endgenerate和宏函数）、以及并行编译（可能带来逻辑错误，需谨慎）。
仿真性能分析则通过-simprofile和-simprofile time/mem选项，分析CPU时间和内存消耗。报告会显示在profileReport.html文件中，通过识别占用资源过多的模块进行优化，常见的问题包括无意义打印和频繁的类实例化导致内存浪费。
此外，可以借助-reportstats选项获取更详细的资源使用报告。虽然这个功能相对不常用，但仍可作为参考。好的代码能显着提高编译和仿真效率，反之则问题多多。为了系统学习芯片验证、UVM或脚本编写，可点击相关课程链接进一步深入学习。
Ⅲ 用VCS仿真Verilog时，在调用系统函数的地方都出现错误怎么支持调用系统函数的仿真
使用到系统函数时,在vcs编译的时候一定要添加-I或者-RI.
其中-R自动运行并且生成vcd+文件
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注意区别的两个方面:
1. –R –I 不同于-RI
-R –I是编译成VirSim的可执行文件而且马上运行仿真, -RI是编译成VirSim的可执行文件并且调用VirSim.
2. –R –PP 不同于-RPP
-R –PP是编译成VirSim的可执行文件并且在运行的时候加快输出VCD+文件
-RPP是在存在VCD+的条件下调用VirSim进行post processing的调试.
门级仿真需要反标SDF文件,可以在testbench中添加$sdf_annotate系统函数.并且在编译的时候注意要使用standcell的仿真库.
Ⅳ VCS仿真运行命令
仿真命并运答令
仿真命令悄枣中加入-cm_name可以将覆盖率数据信息放在独立的文件夹绝慧中。
仿真选项里加上-ucli -do xxx/wave.do
wave.do
wave.tcl
Ⅳ DC综合后的VCS后仿真命令怎么写，需要添加哪些库
library(rpart);
## rpart.control对树进行一些设置
## xval是10折交叉验证
## minsplit是最小分支节点数，这里指大于等于20，那么该节点会继续分划下去，否则停止
## minbucket：叶子节点最小样本数
## maxdepth：树的深度
## cp全称为complexity parameter，指某个点的复杂度，对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度
ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20, cp=0.1)
## kyphosis是rpart这个包自带的数据集
## na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。
## method：树的末端数据类型选择相应的变量分割方法:
## 连续性method=“anova”,离散型method=“class”,计数型method=“poisson”,生存分析型method=“exp”
## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information）
## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较，考虑损失矩阵的时候，从将“减少-误差”调整为“减少-损失”
fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start,
data=kyphosis, method="class",control=ct,
parms = list(prior = c(0.65,0.35), split = "information"));
## 第一种
par(mfrow=c(1,3));
plot(fit);
text(fit,use.n=T,all=T,cex=0.9)；
## 第二种，这种会更漂亮一些
library(rpart.plot);
rpart.plot(fit, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102,
shadow.col="gray", box.col="green",
border.col="blue", split.col="red",
split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树");
## rpart包提供了复杂度损失修剪的修剪方法，printcp会告诉分裂到每一层，cp是多少，平均相对误差是多少
## 交叉验证的估计误差（“xerror”列），以及标准误差(“xstd”列)，平均相对误差=xerror±xstd
printcp(fit);
## 通过上面的分析来确定cp的值
## 我们可以用下面的办法选择具有最小xerror的cp的办法：
## prune(fit, cp= fit$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决策树");
Ⅵ VCS -simprofile
编译选项 -simprofile
仿真选项 -simprofile time+mem
如果PLI/DPI/DirectC 这一项占的比例较大，而且是DPI中的uvm_re_match占的时间较多，
可以在编译选项中 加上 +define+UVM_REGEX_NO_DPI 可以大大降低这个部分的时间消耗。