基于python的用于构建仿真及测试用例的lib库cocotb
对于从事asic行业及fpga行业的小伙伴来说，仿真是一件必不可少的事情。或许有人是验证大拿，uvm高手，但相较于软件丰富的验证框架，对于各种各样的场景单纯的sv构建测试用例是否便捷值得推敲。
何为cocotb
cocotb is a coroutine based cosimulation library for writing vhdl and verilog testbenches in python.
21世纪，python成了一门吃香的语言。cocotb是一套基于python的用于构建仿真及测试用例的lib库，它的框架为：
可以看到，在cocotb的框架里，我们的待测试逻辑运行在仿真器中(vcs、verilator等)，而我们的测试框架及测试用例均以python的形式构建，双方通过仿真器提供的各种标准接口进行通信。及设计代码为verilog/vhdl/systemverilog，而测试代码为python。
存在即合理，为什么这么搞？因为python写起来简单呗！在能够正常实现对dut的接口驱动的同时借助python丰富的lib库能够让我们快速的构建测试用例及参考模型。而借助软件现成的测试框架能够极大加速验证流程。想想单纯的一个图像处理的仿真用纯systemverilog的方式进行验证在进行测试数据生成及最后结果对比要多少脚本……
cocotb安装
按照cocotb手册给出的安装流程，在centos里安装步骤为： #preparesudo yum install make gcc gcc-c++ libstdc++-devel python3 python3-devel python3-pip#install cocotbpip install cocotb##pip may belong to a different python installation# to what you expect. use pip -v to check. if this #prints “(python 2.7)”, use pip3 or python3 -m pip #in place of pip in the command shown. 在安装过程中,有遇到“python.h: no such file or directory”，解决办法为： 1.可以先查看一下含python-devel的包 yum search python | grep python-devel2.64位安装python-devel.x86_64，32位安装python-devel.i686，我这里安装: sudo yum install python-devel.x86_643. 进入/usr/include/python2.7看一下现在有没有python.h，版本不同目录名不同，我这里是2.7版本。其实也可以看到很多.h文件，python需要库或头文件都在这个地方。 安装后可以查看到： $cocotb-config -v1.4.1.dev0 对于没有vcs等收费eda license的小伙伴建议安装verilator： sudo apt-get install git make autoconf g++ flex bison -y # first time prerequisitesgit clone http://git.veripool.org/git/verilator # only first timeunsetenv verilator_root # for csh; ignore error if on bashunset verilator_root # for bashcd verilatorautoconf # create ./configure script./configuremake -j$(nproc)sudo make install example
在cocotb中给出的example中，endian_swapper例子的测试框架为：
测试框架和我们在平常的测试框架行为基本相同，不同是cocotb为driver、monitor、scoreboard等都提供了基础类库供调用，对于搭建仿真平台应该有较好的帮助。而cocotb中提供的testfactory，能够方便的进行测试用例的生成： factory = testfactory(run_test)factory.add_option(data_in, [random_packet_sizes])factory.add_option(config_coroutine, [none, randomly_switch_config])factory.add_option(idle_inserter, [none, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])factory.add_option(backpressure_inserter, [none, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])factory.generate_tests() 这里根据输入的参数，factory会生成32个testcase用于测试，感觉还是蛮高效的。在仿真完成后，能够自动汇总测试结果：
写在最后
之所以探索下cocotb，主要原因是虽然spinalhdl测试框架和cocotb差不多，但目前spinalhdl尚未集成对vcs仿真器的集成（而我又没打算自己集成进去）。而在做fpga设计时，若代码里集成了xilinx/altera的ip，那么在spinalhdl的框架里就没办法进行仿真了，而cocotb则是一个不错的选择（若可以选，我仍选spinalhdl，设计仿真一条龙，当然现在也可以，对于mem、fifo等常用ip spinalhdl还是有提供的，或者我们自己按需定制实现ip也可以的，spinalhdl写ip简直不要太爽）。
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cocotb is a coroutine based cosimulation library for writing vhdl and verilog testbenches in python.
21世纪，python成了一门吃香的语言。cocotb是一套基于python的用于构建仿真及测试用例的lib库，它的框架为：
可以看到，在cocotb的框架里，我们的待测试逻辑运行在仿真器中(vcs、verilator等)，而我们的测试框架及测试用例均以python的形式构建，双方通过仿真器提供的各种标准接口进行通信。及设计代码为verilog/vhdl/systemverilog，而测试代码为python。
存在即合理，为什么这么搞？因为python写起来简单呗！在能够正常实现对dut的接口驱动的同时借助python丰富的lib库能够让我们快速的构建测试用例及参考模型。而借助软件现成的测试框架能够极大加速验证流程。想想单纯的一个图像处理的仿真用纯systemverilog的方式进行验证在进行测试数据生成及最后结果对比要多少脚本……
cocotb安装
按照cocotb手册给出的安装流程，在centos里安装步骤为： #preparesudo yum install make gcc gcc-c++ libstdc++-devel python3 python3-devel python3-pip#install cocotbpip install cocotb##pip may belong to a different python installation# to what you expect. use pip -v to check. if this #prints “(python 2.7)”, use pip3 or python3 -m pip #in place of pip in the command shown. 在安装过程中,有遇到“python.h: no such file or directory”，解决办法为： 1.可以先查看一下含python-devel的包 yum search python | grep python-devel2.64位安装python-devel.x86_64，32位安装python-devel.i686，我这里安装: sudo yum install python-devel.x86_643. 进入/usr/include/python2.7看一下现在有没有python.h，版本不同目录名不同，我这里是2.7版本。其实也可以看到很多.h文件，python需要库或头文件都在这个地方。 安装后可以查看到： $cocotb-config -v1.4.1.dev0 对于没有vcs等收费eda license的小伙伴建议安装verilator： sudo apt-get install git make autoconf g++ flex bison -y # first time prerequisitesgit clone http://git.veripool.org/git/verilator # only first timeunsetenv verilator_root # for csh; ignore error if on bashunset verilator_root # for bashcd verilatorautoconf # create ./configure script./configuremake -j$(nproc)sudo make install example
在cocotb中给出的example中，endian_swapper例子的测试框架为：
测试框架和我们在平常的测试框架行为基本相同，不同是cocotb为driver、monitor、scoreboard等都提供了基础类库供调用，对于搭建仿真平台应该有较好的帮助。而cocotb中提供的testfactory，能够方便的进行测试用例的生成： factory = testfactory(run_test)factory.add_option(data_in, [random_packet_sizes])factory.add_option(config_coroutine, [none, randomly_switch_config])factory.add_option(idle_inserter, [none, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])factory.add_option(backpressure_inserter, [none, wave, intermittent_single_cycles, random_50_percent])factory.generate_tests() 这里根据输入的参数，factory会生成32个testcase用于测试，感觉还是蛮高效的。在仿真完成后，能够自动汇总测试结果：
写在最后
之所以探索下cocotb，主要原因是虽然spinalhdl测试框架和cocotb差不多，但目前spinalhdl尚未集成对vcs仿真器的集成（而我又没打算自己集成进去）。而在做fpga设计时，若代码里集成了xilinx/altera的ip，那么在spinalhdl的框架里就没办法进行仿真了，而cocotb则是一个不错的选择（若可以选，我仍选spinalhdl，设计仿真一条龙，当然现在也可以，对于mem、fifo等常用ip spinalhdl还是有提供的，或者我们自己按需定制实现ip也可以的，spinalhdl写ip简直不要太爽）。
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