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VC Spyglass：工具简介

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VC Spyglasshttps://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12828932.html?spm=1001.2014.3001.5482

        传统上，基于仿真的动态验证技术一直是功能验证的核心方式。随着现代SoC设计日益复杂，静态验证技术的引入变得愈发重要。

        Synopsys的 VC Spyglass解决方案提供了下一代综合性的静态验证平台，包括：

  • VC SpyGlass Built-In
  • VC SpyGlass Lint
  • VC SpyGlass CDC
  • VC SpyGlass RDC
  • VC SpyGlass Power Linting
  • VC SpyGlass Connectivity Linting
  • VC SpyGlass Constraints
  • VC SpyGlass TestMAX Advisor

VC SpyGlass Built-In

        在分析或综合RTL设计时，VC SpyGlass会生成标准的错误或警告信息，这些信息被称为内建消息。不同于在标签检查过程中生成的标签违规信息，内建规则是指在综合Verilog计过程中出现的与综合和展开相关的内建消息。

VC SpyGlass Lint

        VC SpyGlass Lint是一款静态验证工具，它通过预定义的标签对Verilog、SystemVerilog和VHDL设计进行系统级到网表级的验证，检查其是否符合各种编码规范和设计规则。在VC Lint环境中展开设计后，用户可以使用内置的Tcl查询命令、预设检查项以及一套预定义的操作流程，对设计执行交互式查询。

VC SpyGlass CDC

        VC SpyGlass CDC可用于检测设计中与跨时钟域相关的问题。如果电路中添加了适当的同步机制，CDC验证能够有效提升验证效果。

        常见的CDC相关问题包括：

  • 与亚稳态相关的问题

  • 复杂同步器的设计问题

  • 复位同步相关问题

  • 时钟、复位及交叉路径实现方面的问题

        VC SpyGlass CDC提供配置能力，可验证特定设计的配置方式、同步器方案，以及其他高级 CDC检查内容，如重汇聚、发散和复位验证等。

        在CDC验证过程中，VC SpyGlass CDC会识别设计中的时钟域、构建交叉路径，并检测同步器。在这一过程中，发现的问题会被记录在违规数据库中，工具通过规则消息、报告和相关文件形式报告问题，便于用户审查与修复。

VC SpyGlass RDC

        VC SpyGlass RDC执行复位验证，以报告诸如亚稳态、毛刺以及导致芯片失效的功能性故障等问题。它具备先进的RDC功能，可对时序交叉路径进行RDC同步处理、进行内存建模，并能从仿真数据库中自动提取复位顺序。

VC SpyGlass Power Linting

        VC SpyGlass Power Linting可帮助你在RTL阶段评估设计的功耗，并通过先进技术降低功耗。该工具有助于提升能效、防止热问题、降低成本、确保符合法规要求，并提升器件的整体性能与可靠性。

VC SpyGlass Connectivity Linting

        VC SpyGlass Connectivity Linting执行连接性检查，以在设计早期发现并解决连接问题。随着 SoC复杂性的不断增加，门数量增多、集成了众多IP和存储器模块，并包含多个电源域和时钟域，使得在早期阶段检测和解决连接问题变得尤为重要。该工具提供了一种全面、紧凑且易读的解决方案，用于在SoC层级验证信号连接，支持一对一连接检查、一对多连接检查，以及多对多连接检查。

VC SpyGlass Constraints

        VC SpyGlass Constraints可帮助验证时序约束(SDC)在RTL级别的完整性与正确性。
在RTL上运行lint检查是一种推荐的最佳实践，可在仿真或综合之前识别并解决问题。同样地，在综合或静态时序分析之前对SDC约束进行lint检查，也可以帮助你快速定位并修复问题，从而避免在耗时的实现阶段分析中才暴露出时序收敛相关的问题，减少不必要的延误。

VC SpyGlass TestMAX Advisor

        VC SpyGlass TestMAX Advisor执行RTL可测性分析与优化，使设计人员能够在设计早期对RTL进行精细调整，以更有预见性地满足制造测试和系统内测试的覆盖率目标。
该工具包含多种与可测设计(DFT)相关的规则。许多TestMAX Advisor规则的效果依赖于用户是否提供了相关的辅助信息。

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