3.3 学习UVM中的uvm_driver 类分为几步?
文章目录
- 前言
- 1. 定义
- 2. 核心功能
- 3. 适用场景
- 4. 使用方法
- 5. 完整代码示例
- 5.1 事务类定义
- 5.2 Driver 类定义
- 5.3 Sequencer 类定义
- 5.4 测试平台
- 6. 代码说明
- 7. 总结
前言
以下是关于 UVM 中 uvm_driver
的详细解释、核心功能、适用场景、使用方法以及一个完整的代码示例:
1. 定义
uvm_driver
是 UVM(Universal Verification Methodology)中的一个重要组件类,用于驱动事务(transaction)到设计(DUT)的接口。它通常与 uvm_sequencer
配合使用,从 uvm_sequencer
获取事务并将其转换为信号级别的激励,施加到 DUT 的接口上。
uvm_driver
的主要特点:
- 从
uvm_sequencer
获取事务。 - 将事务转换为信号级别的激励。
- 是 UVM 测试平台中与 DUT 交互的关键组件。
2. 核心功能
uvm_driver
提供了以下核心功能:
- 事务获取:通过
get_next_item()
或try_next_item()
方法从uvm_sequencer
获取事务。 - 事务处理:将事务转换为信号级别的激励,并驱动到 DUT 的接口。
- 事务完成:通过
item_done()
方法通知uvm_sequencer
当前事务处理完成。 - 与 Sequencer 的通信:管理与
uvm_sequencer
的通信,确保事务的顺序和同步。
3. 适用场景
uvm_driver
通常用于以下场景:
- 接口驱动:用于驱动 DUT 的输入接口(如 AXI、APB、SPI 等)。
- 协议实现:实现特定的总线协议或通信协议。
- 激励生成:将高层次的事务转换为低层次的信号激励。
4. 使用方法
使用 uvm_driver
的步骤如下:
- 定义类:从
uvm_driver
派生一个类,并定义其属性和方法。 - 实现
run_phase
:在run_phase
中实现事务的获取、处理和完成逻辑。 - 与 Sequencer 连接:在测试平台中将
uvm_driver
与uvm_sequencer
连接。 - 驱动事务:在
run_phase
中将事务转换为信号激励并驱动到 DUT。
5. 完整代码示例
以下是一个完整的代码示例,展示如何使用 uvm_driver
驱动事务到 DUT 的接口。
5.1 事务类定义
// 定义一个从 uvm_sequence_item 派生的事务类
class my_transaction extends uvm_sequence_item;rand bit [7:0] data;rand bit [3:0] addr;bit valid;// 注册类到 UVM 工厂`uvm_object_utils(my_transaction)// 构造函数function new(string name = "my_transaction");super.new(name);endfunction// 实现 print 方法virtual function void do_print(uvm_printer printer);printer.print_field("data", this.data, 8);printer.print_field("addr", this.addr, 4);printer.print_field("valid", this.valid, 1);endfunctionendclass
5.2 Driver 类定义
// 定义一个从 uvm_driver 派生的驱动类
class my_driver extends uvm_driver #(my_transaction);// 注册类到 UVM 工厂`uvm_component_utils(my_driver)// 构造函数function new(string name, uvm_component parent);super.new(name, parent);endfunction// 实现 run_phasevirtual task run_phase(uvm_phase phase);forever begin// 从 sequencer 获取事务seq_item_port.get_next_item(req);// 打印事务`uvm_info("DRIVER", $sformatf("Driving transaction: data=0x%0h, addr=0x%0h, valid=%b", req.data, req.addr, req.valid), UVM_LOW)// 将事务转换为信号激励(这里用延时模拟驱动过程)#10;// 通知 sequencer 事务处理完成seq_item_port.item_done();endendtaskendclass
5.3 Sequencer 类定义
// 定义一个从 uvm_sequencer 派生的 sequencer 类
class my_sequencer extends uvm_sequencer #(my_transaction);// 注册类到 UVM 工厂`uvm_component_utils(my_sequencer)// 构造函数function new(string name, uvm_component parent);super.new(name, parent);endfunctionendclass
5.4 测试平台
// 测试平台
module testbench;initial begin// 创建 env 类class my_env extends uvm_env;my_driver driver;my_sequencer sequencer;// 注册类到 UVM 工厂`uvm_component_utils(my_env)// 构造函数function new(string name, uvm_component parent);super.new(name, parent);endfunction// 构建组件virtual function void build_phase(uvm_phase phase);driver = my_driver::type_id::create("driver", this);sequencer = my_sequencer::type_id::create("sequencer", this);endfunction// 连接组件virtual function void connect_phase(uvm_phase phase);driver.seq_item_port.connect(sequencer.seq_item_export);endfunctionendclass// 创建测试类class my_test extends uvm_test;my_env env;// 注册类到 UVM 工厂`uvm_component_utils(my_test)// 构造函数function new(string name, uvm_component parent);super.new(name, parent);endfunction// 构建组件virtual function void build_phase(uvm_phase phase);env = my_env::type_id::create("env", this);endfunction// 运行测试virtual task run_phase(uvm_phase phase);phase.raise_objection(this);#100; // 模拟测试运行时间phase.drop_objection(this);endtaskendclass// 启动测试initial beginrun_test("my_test");endend
endmodule
6. 代码说明
- 事务类:
my_transaction
定义了事务的属性和方法。 - Driver 类:
my_driver
从uvm_driver
派生,实现了事务的获取、处理和完成逻辑。 - Sequencer 类:
my_sequencer
用于生成和管理事务。 - 测试平台:
my_env
和my_test
类用于构建和运行测试环境。
7. 总结
uvm_driver
是 UVM 中用于驱动事务到 DUT 的关键组件。它与 uvm_sequencer
配合使用,负责将高层次的事务转换为低层次的信号激励。以上示例展示了如何定义和使用 uvm_driver
,适用于实际的验证场景。
相关文章:

3.3 学习UVM中的uvm_driver 类分为几步?
文章目录 前言1. 定义2. 核心功能3. 适用场景4. 使用方法5. 完整代码示例5.1 事务类定义5.2 Driver 类定义5.3 Sequencer 类定义5.4 测试平台 6. 代码说明7. 总结 前言 以下是关于 UVM 中 uvm_driver 的详细解释、核心功能、适用场景、使用方法以及一个完整的代码示例ÿ…...

Python——批量图片转PDF(GUI版本)
目录 专栏导读1、背景介绍2、库的安装3、核心代码4、完整代码总结专栏导读 🌸 欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题,解放您的双手 🏳️🌈 博客主页:请点击——> 一晌小贪欢的博客主页求关注 👍 该系列文章专栏:请点击——>Python办公自动化专…...

科技查新过不了怎么办
“科技查新过不了怎么办?” “科技查新不通过的原因是什么?” 想必这些问题一直困扰着各位科研和学术的朋友们,尤其是对于查新经验不够多的小伙伴,在历经千难万险,从选择查新机构、填写线上委托单到付费,…...

WPS中如何批量上下居中对齐word表格中的所有文字
大家好,我是小鱼。 在日常制作Word表格时,经常需要对表格中的内容进行排版。经常会把文字设置成左对齐、居中对齐或者是右对齐,这些对齐方式都比较好设置,有时制作的表格需要把文字批量上下居中对齐,轻松几步就可以搞…...

【Docker】从瀑布开发到敏捷开发
引言 软件开发方法论是指导团队如何规划、执行和管理软件项目的框架。随着软件行业的不断发展,开发方法论也在不断演进。从传统的瀑布开发到现代的敏捷开发,软件开发方法论经历了深刻的变革。本文将详细探讨瀑布开发和敏捷开发的定义、特点、优缺点以及…...

若依框架二次开发——若依介绍、环境部署及更换项目包路径
文章目录 一、若依介绍1、项目简介2、主要特性3、技术选型4、内置功能5、文件结构6、配置文件7、核心技术介绍二、环境部署1、准备工作2、运行系统3、必要配置4、部署系统三、更换项目包路径1、更换目录名称2、更换顶级目录中的pom.xml3、更换项目所有包名称4、修改application…...

【DeepSeek】在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型实战(完整版)
【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈人工智能与大模型应用 ⌋ ⌋ ⌋ 人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT&…...

996引擎-问题处理:三职业改单职业
996引擎-问题处理:三职业改单职业 问题解决方案顺便补充点单性别设置补充:可视化配置表参考资料问题 目前的版本: 引擎版本号:2024.8.7.0 三端配套客户端:3.40.9 传统PC客户端:23.12.07 配套数据库:64_24.8.7.0此版本需要通过可视化配置表...

Redis 发生宕机时,数据怎样恢复?
当 Redis 发生宕机时,数据恢复的核心依赖于其持久化机制和备份策略。以下是结合不同场景的恢复方法及原理: 一、通过持久化机制恢复数据 1. RDB(Redis Database)快照恢复 原理:RDB 通过生成内存数据的全量快照&#…...

【02】RUST项目(Cargo)
文章目录 rust项目与编译创建项目检查编译运行各级目录文件作用TODO各文件作用Cargo.tomlCargo.lockRUST项目一些关键字`mod``pub``use` (`as`)`pub use`重导出(re-exporting)`crate``suer`模块系统包 Pcakagescrate模块 Modules 和 usemain.rs的例子`lib.rs`的例子拆分文件为…...

二、通义灵码插件保姆级教学-IDEA(使用篇)
一、IntelliJ IDEA 中使用指南 1.1、代码解释 选择需要解释的代码 —> 右键 —> 通义灵码 —> 解释代码 解释代码很详细,感觉很强大有木有,关键还会生成流程图,对程序员理解业务非常有帮忙,基本能做到哪里不懂点哪里。…...

Docker使用指南与Dockerfile文件详解:从入门到实战
Docker使用指南与Dockerfile文件详解:从入门到实战 文章目录 **Docker使用指南与Dockerfile文件详解:从入门到实战****引言****第一部分:Docker 核心概念速览****1. Docker 基础架构****2. Docker 核心命令****第二部分:Dockerfile 文件深度解析****1. Dockerfile 是什么?…...

前端权限控制和管理
前端权限控制和管理 1.前言2.权限相关概念2.1权限的分类(1)后端权限(2)前端权限 2.2前端权限的意义 3.前端权限控制思路3.1菜单的权限控制3.2界面的权限控制3.3按钮的权限控制3.4接口的权限控制 4.实现步骤4.1菜单栏控制4.2界面的控制(1)路由导航守卫(2)动态路由 4.3按钮的控制…...

网络安全讲座之一:网络安全的重要性
第一讲内容主要对于安全的发展以及其重要性作了简明的阐述,并介绍了一些国内外知名的网络安全相关网站,并对于如何建立有效的安全策略给出了很好的建议,并让大家了解几种安全标准。 媒体经常报道一些有关网络安全威胁的令人震惊的事件&am…...

iOS主要知识点梳理回顾-3-运行时消息机制
运行时(runtime) 运行时是OC的重要特性,也是OC动态性的根本支撑。动态,如果利用好了,扩展性就很强。当然了,OC的动态性只能算是一个一般水平。与swift、java这种强类型校验的语言相比,OC动态性很…...

深度学习中的Checkpoint是什么?
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 文章目录 引言1. 什么是Checkpoint?2. 为什么需要Checkpoint?3. 如何使用Checkpoint?3.1 TensorFlow 中的 Checkpoint3.2 PyTorch 中的 Checkpoint3.3 transformers中的Checkpoint 4. 在 NLP 任务中的应用5. 总…...

STM32开发笔记,编译与烧录
1. Keil开发环境 【Project】》【Manager】》【Pack Installer】选择相应的芯片,Unpack安装。 2. 编译 3. 烧录 烧录时,Boot0 为 1,Boot1 为 0。烧录后启动,Boot0 为 0 ,Boot 1 为 0。 3.1 ST-LINK烧录 测试连接&a…...

【CXX-Qt】1 CXX-Qt入门
与其他Qt-Rust绑定相比,CXX-Qt的目标不仅仅是将Qt功能暴露给Rust,而是完全将Rust集成到Qt生态系统中。我们将通过一个最小示例,展示如何使用CXX-Qt在Rust中创建自己的QObject,并将其与基于QML的小型GUI集成。 一、阅读前准备知识…...

JS宏进阶:XMLHttpRequest对象
一、概述 XMLHttpRequest简称XHR,它是一个可以在JavaScript中使用的对象,用于在后台与服务器交换数据,实现页面的局部更新,而无需重新加载整个页面,也是Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)…...

物联网智能语音控制灯光系统设计与实现
背景 随着物联网技术的蓬勃发展,智能家居逐渐成为现代生活的一部分。在众多智能家居应用中,智能灯光控制系统尤为重要。通过语音控制和自动调节灯光,用户可以更便捷地操作家中的照明设备,提高生活的舒适度与便利性。本文将介绍一…...

hyperf知识问题汇总
1、简单说下 hyperf(什么是 hyperf) 答:hyperf 是一个依赖swoole扩展的 php 开源开发框架,它由黄朝辉团队设计创建维护,具备简洁而强大的组件和超强的并发性能,而且还支持微服务架构,例如&…...

制药行业 BI 可视化数据分析方案
一、行业背景 随着医药行业数字化转型的深入,企业积累了海量的数据,包括销售数据、生产数据、研发数据、市场数据等。如何利用这些数据,挖掘其价值,为企业决策提供支持,成为医药企业面临的重大挑战。在当今竞争激烈的…...

【SVN基础】
软件:ToritoiseSVN 代码版本回退:回退到上一个版本 问题:SVN版本已经提交了版本1和版本2,现在发现不需要版本2的内容,需要回退到版本1然后继续开发。 如图SVN版本已经提交到了107版本,那么本地仓库也已经…...

多项式插值(数值计算方法)Matlab实现
多项式插值(数值计算方法)Matlab实现 一. 原理介绍二. 程序设计1. 构建矩阵2. 求解矩阵方程3. 作出多项式函数4. 绘制插值曲线5. 完整代码 三. 图例 一. 原理介绍 关于插值的定义及基本原理可以参照如下索引 插值原理(数值计算方法ÿ…...

[AI]Mac本地部署Deepseek R1模型 — — 保姆级教程
[AI]Mac本地部署DeepSeek R1模型 — — 保姆级教程 DeepSeek R1是中国AI初创公司深度求索(DeepSeek)推出大模型DeepSeek-R1。 作为一款开源模型,R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版,并采用MI…...

android手机本地部署deepseek1.5B
手机本地部署大模型需要一个开源软件 Release Release v1.6.7 a-ghorbani/pocketpal-ai GitHub 下载release版本apk 它也支持ios,并且是开源的,你可以编译修改它 安装完后是这样的 可以下载推荐的模型,也可以在pc上下载好,然后copy到手机里 点 + 号加载本地模型...

理解UML中的四种关系:依赖、关联、泛化和实现
在软件工程中,统一建模语言(UML)是一种广泛使用的工具,用于可视化、设计、构造和文档化软件系统。UML提供了多种图表类型,如类图、用例图、序列图等,帮助开发者和设计师更好地理解系统的结构和行为。在UML中…...

机器学习 - 词袋模型(Bag of Words)实现文本情感分类的详细示例
为了简单直观的理解模型训练,我这里搜集了两个简单的实现文本情感分类的例子,第一个例子基于朴素贝叶斯分类器,第二个例子基于逻辑回归,通过这两个例子,掌握词袋模型(Bag of Words)实现文本情感…...

Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs
TL;DR 2025 年 kimi 发表的 k1.5 模型技术报告,和 DeepSeek R1 同一天发布,虽然精度上和 R1 有微小差距,但是文章提出的 RL 路线也有很强的参考意义 Paper name Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs Paper Reading Note…...

如何评估云原生GenAI应用开发中的安全风险(下)
以上就是如何评估云原生GenAI应用开发中的安全风险系列中的上篇内容,在本篇中我们介绍了在云原生AI应用开发中不同层级的风险,并了解了如何定义AI系统的风险。在本系列下篇中我们会继续探索我们为我们的云原生AI应用评估风险的背景和意义,并且…...