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随着设计变得越来越大,要产生一个完整的激励集来测试设计的功能也变得越来越困难了。 定向激励的测试方法早已经无法满足检查功能完整性的要求。
解决的办法是采用受约束的随机测试法(CRT)自动产生测试集。 随机约束测试(CRT,Constrained-Random Test)即能够产生你感兴趣的、你想不到的的测试向量,通过回归测试、替换随机种子的方式来提高单位测试用例的覆盖率收集效率。
CRT由两部分组成:使用随机的数据流为DUT 产生输入的测试代码,以及伪随机数发生器(PRNG)的种子( seed)。只要改变种子的值﹐就可以改变CRT的行为。这样仅仅通过改变种子的值,就可以调整每次测试,使得每次测试可以达到很多次定向测试的效果。这种方法还可以产生更多的和定向测试等效的测试集。
你可能会觉得这些随机测试有点像投掷飞镖,怎么才能知道是否覆盖了设计的所有方面?通常激励空间是非常大的,以至于无法用for循环来产生各种可能的输入,所以必须采用产生子集的方式来解决这个问题。在之后的内容中,我们将会学习如何用功能覆盖率来确定验证的进度。
通过系统函数std::randomize()对一些变量即可完成随机化,或者理解为产生随机数并赋予这些变量 。
当谈到使用随机化的方式就行验证的时候,相信大家第一时间想到地都是随机化产生地数据,这种方式看起来非常简单,只需要调用$randm()函数就实现了,但是这种方式找bug的能力非常有限,只能找到一些数据路径方面的bug,这种设计方式的本质还是基于定向测试的方法。一般来说,大型的bug都存在与控制路径中,因此,对于DUT里所有的关键点都要采用随机化的方式。随机化使得控制路径里的每一个分支都可能被测试。
我们需要考虑设计输入的各个方能,例如:
比起以上我们独立地生成一些随机数,在面向DUT的随机激励发生过程中,为了符合协议、满足测试需求,我们还需要添加一些 “约束” 。 这些“约束”会使得变量朝着希望他们变化的方向去随机。 不但如此,这些约束也会对变量与变量之间的关系生效, 因此,我们需要一个“载体”去容纳这些变量以及它们之间的约束。 这个“载体”即是类,而类的成员变量均可声明为“随机”属性,用 rand或者randc来表示。
- 对于rand修饰符,表示在可生成的范围内,每个值的可能性是相同的。
- 对于randc修饰符,它的值将会随机并且遍历其可取值范围。
简单说就是randc的c可以解读成cycle,使用randc的时候会循环遍历一遍所有的取值。
- 任何类中的整形(bit/byte/int)变量都可以声明为 rand/randc
- 定长数组、动态数组、关联数组和队列都可以声明为 rand/randc,可以对动态数组和队列的长度加以约束
- 指向对象的句柄成员,也可以声明为rand(不能被声明为 randc),随机时该句柄指向对象中的随机变量也会一并被随机
- 非组合型结构体可以声明为rand,非组合型的成员可以声明为 rand/randc
下图给出了一个带有随机变量的简单类
有用的激励不仅仅是随机值,变量之间也有着相互关系。 没有约束的随机变量会包含许多无效的和非法的值,这会使得有效激励的产生变得低效。因此,我们 需要用包含一个或多个约束表达式的约束块定义这些相互关系。
约束块支持整形通过set操作符来设置它们的可取值范围
- rand integer x, y, z;
- constraint c1 {x inside {3, 5, [9:15], [24:32], [y:2*y], z};}
-
- rand integer a, b, c;
- constraint c2 {a inside {b, c};}
-
- integer fives[4] = '{ 5, 10, 15, 20 };
- rand integer v;
- constraint c3 { v inside {fives}; }
此外, 除了成员集合设置,约束块也支持设置可取值的同时也为其设置随机时的权重。
- 对于:=操作符,它们表示每一个值的权重是相同的;
- 对于:/操作符,它们表示权重会平均分配到每一个值。
unique可以用来约束一组变量,使得其在随机后变量之间不会有相同的数值。还有的地方可以使用if-else或者->操作符来表示条件约束; foreach可以用来迭代约束数组中的元素,这些数组可以是定长数组、动态数组、关联数组或者队列。
在没有soft描述时的约束,我们称之为硬约束,而带有soft描述的则是软约束。软约束用来指定变量的默认值和权重。如果用户在使用时,指定了外部约束对同一个变量做二次约束,或者用 户定义了子类,也对同一个变量做二次约束时,那么硬约束可以“覆盖” 软约束,并且不会导致随机数产生的失败。
CRT是产生验证复杂设计所需激励的唯一可行的方法。SystemVerilog 提供了很多种产生随机激励的方法,本章展示了其中的一些实现方法。
测试必须是灵活的,允许你既可以使用产生的缺省值,也可以约束或修改缺省值以实现最终目标。在建立测试平台前务必事先规划,留出足够的“钩子",这样才能在不修改现有代码的情况下控制测试平台。
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