什么是數字邏輯設計

我在數字邏輯設計方面并沒有經驗。也就是說，直到最近我才決定嘗試設計自己的 CPU，并在 FPGA 上運行！如果你也是一名軟件工程師，并對硬件設計有興趣，那么我希望這一系列關于我所學到的知識的文章能夠對你有所幫助，并讓你感到有趣。本系列文章的第一部分中，將回答以下問題：

什么是數字邏輯設計？

如何開始，我應該使用什么工具？

我將在以后的系列文章中詳細討論我的 CPU 設計和 RISC-V 架構，并將回答以下問題：

數字邏輯設計與軟件設計有什么本質區別？

數字邏輯設計和軟件設計有什么相似之處？

你可以在這里（https://github.com/lochsh/riscy-boi/tree/47e94dc6e9665f73c871add002c34d1516fd5106）看到我寫這篇文章時的 CPU 的代碼，或者在這里（https://github.com/lochsh/riscy-boi）查看最新的版本。

什么是數字邏輯設計？

數字邏輯設計就是設計一個邏輯電路，對二進制數值進行運算?；驹沁壿嬮T：例如，與門一樣，有兩個輸入和一個輸出。它的輸出為 1 或 iff，兩個輸入均為 1。

我們所設計的同步電路，一般都是利用觸發器來儲存狀態，使電路運行與共時鐘同步。觸發器由邏輯門組成。

模擬電路設計包括構成邏輯門的電子元件，例如晶體管和二極管。這種抽象通常是用于直接處理來自模擬傳感器的信號的應用，例如無線電接收器。在設計 CPU 時，這種抽象水平是行不通的：現代的 CPU 有幾十億個晶體管！

相反，我們使用的工具可以將數字邏輯設計轉化為不同的有用格式：FPGA 的配置（見下文）；模擬；晶片布局。

FPGA 是什么，為什么要用 FPGA？

上文中我們指出，不管我們是創建自定義 ASIC 芯片還是配置 FPGA，都可以使用相同的數字邏輯設計工具?，F場可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）是一種集成集成電路，其中包含了可編程邏輯塊陣列。你可以把它想象成一個大型的邏輯門陣列，可以通過多種方式連接起來。

定制一款芯片動輒需要幾百萬美元，當然，一旦芯片被生產出來，就無法對它進行更改。所以 FPGA 通常用于下列情況：

由于缺乏資金，無法負擔制作定制 ASIC 的費用（例如，如果你只是像我這樣的黑客，而不是 ARM 或英特爾）。

無法負擔制作定制 ASIC 的費用，因為產量太低，不值得一次性支付高昂的費用 （例如，如果你正在使用定制的數據采集硬件生產少量的 MRI 機器）。

需要靈活性。

缺點是什么？那就是 FPGA 的單芯片成本要高得多，并且由于它能夠以非常靈活的方式將邏輯塊連接在一起，因此速度通常要慢得多。與此相反，定制的設計可以減少晶體管的數量，而無需考慮靈活性。

在我看來，比較 ASIC 的定制設計過程和 FPGA 的設計過程是很有幫助的：

邏輯設計：就像做 FPGA 一樣，ASIC 的邏輯設計也是用硬件描述語言來完成的。

驗證：FPGA 設計可能會被驗證，但是可以期待 ASIC！設計的過程更嚴格了。畢竟，設計一旦制造出來就不能更改！驗證通常包括設計部分的正式驗證。

合成：這將創建一個網表，一個邏輯塊及其連接的列表。連接被稱為網，而塊被稱為單元。對于 FPGA 和 ASIC 來說，單元是特定于廠商的。

布局布線（Placement and routing，P&R）：對于 FPGA 來說，它涉及到將網表中描述的邏輯塊映射到 FPGA 中的實際塊。由此產生的二進制通常稱為比特流。對于 ASIC 來說，這涉及到決定在晶片上何處放置單元，以及如何將它們連接起來。這兩種應用通常都要使用自動優化工具。

我需要什么工具？ 硬件描述語言：我使用的是 nMigen

你可能聽說過 Verilog 或 VHDL：這兩種流行的硬件描述語言（hardware description language，HDL）。這里我所說的“流行”，是指廣泛使用，而非廣受歡迎。

我不會假裝對這些工具很了解。我只知道那些比我更聰明的人，有著豐富的邏輯設計經驗，卻對這些工具恨之入骨。由于 Verilog 和其他類似工具存在的問題，人們嘗試著開發出更有用、更友好的替代方法。nMigen（https://github.com/nmigen/nmigen ）就是在 Python 中創建一 門領域專用語言的項目。用它自己的話就是：

雖然用 Verilog 和 VHDL 進行硬件設計比輸入原理圖的速度要快，但是由于一些原因，硬件設計還是很枯燥，而且效率也不高。對目前邏輯設計中占有重要地位的同步電路而言，事件驅動模型引入了不必要的問題，并引入了人工編碼。逆直覺的算術規則導致了更陡峭的學習曲線，并為設計上的微小缺陷提供了溫床。最后，通過“generate”語句來支持邏輯過程生成（元編程）非常有限，并且限制了代碼的通用、重用和組織方式。

針對這些問題，我們開發了 nMigen FHDL，該庫取代了事件驅動范例，它采用了組合語句和同步語句的概念，并采用了算術規則，使整型始終像數學整型一樣，最重要的是允許 Python 程序構建所設計的邏輯。這一點使硬件設計人員能夠充分利用 Python 語言的豐富內容：面向對象編程、函數參數、生成器、操作符重載、庫等，構建組織良好、可重用的優雅設計。

假如你和我一樣，從未使用過 Verilog，那么這些對你來說不僅僅是抽象的含義。但是聽起來確實很有前景，而且我可以證明，在沒有 Verilog 障礙的情況下，從邏輯設計開始就非常簡單。如果你對 Python 非常熟悉，我將推薦它！

我能想到的唯一缺點是，nMigen 仍然處于開發階段，特別是文檔還不完整。但你可以通過 chat.freenode.net 的 #nmigen 頻道找到有用的社區。

用于檢查模擬的波形顯示器：我使用的是 GTKWave

nMigen 提供了模擬工具。我將它用于用 pytest 編寫的測試。為了幫助調試，我記錄了這些測試中的信號，并在波形顯示器中觀察它們。

FPGA 開發板：我使用的是 myStorm BlackIce II

你不必使用 FPGA 開發板來創建自己的 CPU。在模擬中，你可以做任何事情。對于我來說，工作中使用板子的樂趣就是能閃爍 LED，看著自己的設計運行。

當然，如果你要創建的東西比我的最基本的 CPU 更有用，那么你可能需要一些硬件來運行它，而這并非“可選”選項！

開始使用 nMigen

在 nMigen 系統中，我并沒有立刻嘗試設計一個 CPU，而是首先制作一個算術邏輯單元（Arithmetic Logic Unit ，ALU）。在我見過的所有 CPU 設計中， ALU 是一個關鍵部件：它執行算術運算。

為什么要從這里開始呢？我知道我的 CPU 需要一個 ALU；我知道我能做一個簡單的 ALU；我知道當開始一個新的項目時，做事情的感覺是一種重要的動力！

我的設計看起來像這樣：

"""Arithmetic Logic Unit"""import enum

import nmigen as nm
class ALUOp(enum.IntEnum):

"""Operations for the ALU"""
 ADD = 0
 SUB = 1


class ALU(nm.Elaboratable):
"""
 Arithmetic Logic Unit

 * op (in): the opcode
 * a (in): the first operand
 * b (in): the second operand

 * o (out): the output
 """

def __init__(self, width):
"""
 Initialiser

 Args:
 width (int): data width
 """
 self.op = nm.Signal()
 self.a = nm.Signal(width)
 self.b = nm.Signal(width)
 self.o = nm.Signal(width)

def elaborate(self, _):
 m = nm.Module()

with m.Switch(self.op):
with m.Case(ALUOp.ADD):
 m.d.comb += self.o.eq(self.a + self.b)
with m.Case(ALUOp.SUB):
 m.d.comb += self.o.eq(self.a - self.b)
return m

正如你所看到的，我們已經創建了大量的 nMigen Signal 實例，以很好地表示定義 ALU 接口的信號！但這個復雜的方法是什么呢？這個 elaborate 方法又是什么呢？我的理解是，“elaboration”是合成網表的第一步的名稱（見上文）。在上面的 nMigen 代碼中，我們的想法是，已經創建了一些可闡述的結構（通過繼承 nm.Elaboratable），也就是用來描述想要合成的數字邏輯的東西。這個 elaborate 方法描述了數字邏輯。它必須返回一個 nMigen 模塊。

下面讓我們進一步了解一下 elaborate 的方法的內容。Switch 將創造某種形式的合成設計決策邏輯。但什么是 m.d.comb 呢？nMigen 提出了同步（m.d.sync）和組合（m.d.comb）控制域的概念。來自 nMigen 文檔（https://nmigen.info/nmigen/latest/lang.html#lang-domains ）：

控制域是指在相同條件下改變其值的一組命名信號。

所有的設計都有一個預定義的組合域，其中包含所有的信號，當用來計算這些信號的任何值發生變化時，這些信號也隨之發生變化。名稱 comb 是為組合域保留的。

一種設計還可以有任意數量的用戶定義的同步域，也稱為時鐘域，其中包含的信號在域的時鐘信號出現特定邊緣時會發生變化，或者，對于具有異步復位功能的域，域的復位信號會發生變化。大多數模塊只使用一個同步域。

在組合域和同步域中，信號的賦值的行為各不相同?？偟膩碚f，同步域中的信號包含了設計的狀態，而組合域中的信號并不能形成反饋回路或維持狀態。

下面以移位寄存器為例，說明要設計的邏輯。假定移位寄存器有 8 位，每個時鐘周期，該位值都會有一個移位（最左邊的值來自輸入信號）。這必然是同步的：不能通過簡單地將位連接在一起來創建這個功能，而在 nMigen 中，將位分配到組合域中將代表此功能。

我將在這個系列博客的下一部分詳細討論我的 CPU 設計?，F在的情況是，我試圖在每個周期中只停用一個指令，而不使用流水線——這很不尋常，但是我希望這樣做可以簡化 CPU 的各個方面。其結果是，大多數邏輯是組合的，而非同步的，因為我幾乎沒有在時鐘周期之間維持這種狀態?，F在，我的寄存器文件設計有問題，為了解決這個問題，我可能需要重新考慮我的“無流水線”想法。

編寫測試

對于 Python 測試，我喜歡使用 pytest，當然你也可以使用任何能吸引你的框架。以下是我在上面測試的 ALU 代碼：

"""ALU tests"""
import nmigen.sim
import pytest

from riscy_boi import alu

@pytest.mark.parametrize( 
"op, a, b, o", [ 
(alu.ALUOp.ADD, 1, 1, 2), 
(alu.ALUOp.ADD, 1, 2, 3), 
(alu.ALUOp.ADD, 2, 1, 3),
(alu.ALUOp.ADD, 258, 203, 461), 
(alu.ALUOp.ADD, 5, 0, 5), 
(alu.ALUOp.ADD, 0, 5, 5), 
(alu.ALUOp.ADD, 2**32 - 1, 1, 0), 
(alu.ALUOp.SUB, 1, 1, 0), 
(alu.ALUOp.SUB, 4942, 0, 4942), 
(alu.ALUOp.SUB, 1, 2, 2**32 - 1)])
def test_alu(comb_sim, op, a, b, o): 
alu_inst = alu.ALU(32)

def testbench():
yield alu_inst.op.eq(op)
yield alu_inst.a.eq(a)
yield alu_inst.b.eq(b)
yield nmigen.sim.Settle()
assert (yield alu_inst.o) == o

 comb_sim(alu_inst, testbench)

以及我的 conftest.py：

"""Test configuration"""
import os
import shutil

import nmigen.sim
import pytest

VCD_TOP_DIR = os.path.join(
 os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)),
"tests",
"vcd")

def vcd_path(node):
 directory = os.path.join(VCD_TOP_DIR, node.fspath.basename.split(".")[0])
 os.makedirs(directory, exist_ok=True)
return os.path.join(directory, node.name + ".vcd")

@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def clear_vcd_directory():
 shutil.rmtree(VCD_TOP_DIR, ignore_errors=True)

@pytest.fixture
def comb_sim(request):

def run(fragment, process):
 sim = nmigen.sim.Simulator(fragment)
 sim.add_process(process)
with sim.write_vcd(vcd_path(request.node)):
 sim.run_until(100e-6)

return run

@pytest.fixture
def sync_sim(request):

def run(fragment, process):
 sim = nmigen.sim.Simulator(fragment)
 sim.add_sync_process(process)
 sim.add_clock(1 / 10e6)
with sim.write_vcd(vcd_path(request.node)):
 sim.run()

return run

每次測試都會生成一個 vcd 文件，我可以通過 GTKWave 等波形顯示器來查看，以便調試。你會注意到，組合模擬固定運行的時間段是任意小的，而同步模擬功能運行的時間段是確定的時鐘周期數。

一個信號產生于一個測試函數，它將從模擬器請求它的當前值。對于組合邏輯，我們生成 nnmigen.sim.Settle() ，要求完成模擬。

對于同步邏輯，還可以開始新的時鐘周期，而不需要參數。

設計一個 CPU

在熟悉了 nMigen 之后，我開始嘗試繪制一個框圖來顯示我的 CPU。在本系列博客的下一部分中，我將對這個問題進行更詳細的討論，但我將簡單地說，我先繪制出一個指令所需要的邏輯，然后繪制出另一個指令的邏輯，然后找到如何將它們結合起來的方法。這里有第一個混亂的草圖：

在弄清楚不同元件的接口要求是什么時，這個框圖步驟非常有價值，但是在開始使用 nMigen 和在這個過程中學習數字邏輯設計之前，我不想這么做。修改后的框圖如下所示：

請關注本系列博客的下一部分，我將深入研究 RISC-V 和 CPU 設計。我想用第三部分來重新設計我的設計，使其適用于我要實現的全部指令集（RV32I）上工作