SystemVerilog联合体

sv标准研读第七章-聚合数据类型 阅读详情

联合体 union

联合体的声明形式与结构体类似,但是联合体只存储一个元素

联合体典型应用

一个值可能有几种不同的数据类型表示方法,但每次只使用一种类型

由于我用的编译器不支持编译非压缩联合体,所以本文只介绍压缩联合体

压缩联合体

压缩联合体的声明和压缩结构体的声明方式相同

压缩联合体中所有成员的位宽都相同,只能存储整数值

压缩联合体的写入和读取的格式可以不同

下面出一个压缩联合体

module union_tb;
    union packed{       //声明联合体
        logic [7:0] a;    
        logic [7:0] b;    
        logic [7:0] c;    
    }dreg;

    initial begin
        dreg.a = 100;   //赋值
        $display("\n\t dreg.b is %b", dreg.b);  //打印
        $display("\n\t dreg.a is %b", dreg.a);  //打印
    end
endmodule

运行结果

可以看到我们只给成员a赋值,但打印成员b时,结果和成员a相同

再做个更改,给成员a赋值后,再给成员b赋值,看看会发生什么

module union_tb;
    union packed{       //声明联合体
        logic [7:0] a;    
        logic [7:0] b;    
        logic [7:0] c;    
    }dreg;

    initial begin
        dreg.a = 100;   //赋值
        dreg.b = 10;
        $display("\n\t dreg.b is %b", dreg.b);  //打印
        $display("\n\t dreg.a is %b", dreg.a);  //打印
    end
endmodule

运行结果

可以看到,最后打印的结果是第二次赋值的数值,并且成员a和b打印的结果相同

再做个更改,直接对联合体进行赋值

module union_tb;
    union packed{       //声明联合体
        logic [7:0] a;    
        logic [7:0] b;    
        logic [7:0] c;    
    }dreg;

    initial begin
        //dreg.a = 100;   //赋值
        //dreg.b = 10;
        dreg = 100;
        $display("\n\t dreg.b is %b", dreg.b);  //打印
        $display("\n\t dreg.a is %b", dreg.a);  //打印
    end
endmodule

运行结果

可以看到运行结果依旧相同,无论访问成员a还是成员b,打印的结果均为数值100

为了对比与压缩结构体的区别,我们将联合体改为结构体

module union_tb;
    struct packed{       //声明联合体
        logic [7:0] a;    
        logic [7:0] b;    
        logic [7:0] c;    
    }dreg;

    initial begin
        //dreg.a = 100;   //赋值
        //dreg.b = 10;
        dreg = 100;
        $display("\n\t dreg.c is %b", dreg.c);  //打印
        $display("\n\t dreg.b is %b", dreg.b);  //打印
        $display("\n\t dreg.a is %b", dreg.a);  //打印
    end
endmodule

运行结果

可以看到,联合结构体就像一个数组,如果直接给压缩结构体赋值,数值会依次存入对应位的成员中

压缩联合体就好像是一个标志,内部所有的成员存储的都是相同的数值

SystemVerilog 中的联合 (union) 打包联合与解包联合的差别在于,在打包联合中,其中所有标识符都必须采用打包类型,并且大小必须相同。差别在于,字段“a”位宽为 4 位,另一个字段“b”位宽同样为 4 位,但后者排列为 2 个 2 位矢量。其中一个字段为位宽 8 位的矢量“b1”,另一个字段为位宽 5 位的结构,此结构由一个位宽 4 位的矢量 a1 和一个位宽 1 位的矢量 a2 组成。如果联合中的字段大小不同,或者如果联合中的字段本身使用的类型为解包类型,那么此类联合需声明为解包联合。此类型的位宽为 4 位,可作为“a”或“b”来引用。 阅读详情

相关推荐

[SV]SystemVerilog学习笔记之struct & union

SystemVerilog学习笔记(四) 一、结构体(struct) 1.1、结构体(struct) 结构体声明:结构体默认是变量,也可以声明为线网 var struct{ //通过var进行结构体变量声明 logic [31:0] a, b; logic [ 7:0] opcode; } Instruction_Word_var; wire struct{ //结构体线网声明,定义为线网类型时,结构体的所有成员必须...

元直的博客 1万+

SystemVerilog-联合体(union)

数字硬件建模SystemVerilog-联合体(union)联合体(union)联合体是一个可以有多个数据类型表示的单个存储元素,联合体的声明类似结构体,但推断出的硬件非常不同。结构体是几个变量的集合。union是单个变量,可以在不同的时间使用不同的数据类型。union可以存储的变量类型列在大括号({})之间,每个变量类型都有一个名称:在本例中,变量是data。data变...

OpenFPGA的博客 3569

[SV]SystemVerilog語法小結

1、包的定义: package _name; …… endpackage 引用包时必须先行导入,通配符导入: import _name::*; 端口列表中依然要引用包的名称。除非首先将包导入$unit编译单元,即可将import语句放到每个文件模块或接口定义之前。此外,`include “_name.pkg”应该放在文件的开始。 为了能够综合,包中定义的任务和函数声明为...

元直的博客 8452

SystemVerilog学习笔记(三):结构体与联合体

在 RTL 代码中,压缩结构体被视为单个向量,结构体中的每个数据类型都表示为位字段。不同的变量在结构内部保存不同的数据,称为结构成员。未压缩的结构比压缩的结构具有更多的内存占用。这里“int”是最大的数据类型,因此联合体中的所有其他成员共享 32 位。默认情况下,结构体最初是未压缩的形式,但可以使用“packed”关键字将其转换为压缩结构。“字节”占用 8 位,位[7:0] 为 8 位,逻辑[15:0] 为 16 位。结构与普通数组不同,因为数组仅使用相同类型和大小的元素,而结构体使用不同的数据类型。

qq_38156104的博客 1918

systemverilog中struct和union的一种用法

最近在学习systemverilog,没人指导,起初感觉sv对我来说没什么用处,但是慢慢地发现sv有些功能语法很不错,记下来。

群晖NAS安装HomeAssistant保姆级教程:从Docker部署到智能设备接入

本文提供了一份详尽的群晖NAS安装HomeAssistant保姆级教程,涵盖从Docker部署到智能设备接入的全过程。通过规划存储路径、配置容器环境变量和网络模式,确保系统稳定运行。教程还介绍了如何接入小米、苹果HomeKit等智能家居设备,并利用自动化与仪表盘打造本地化、高响应速度的智能中枢,实现数据隐私与远程控制的完美平衡。

play7的博客 694

SystemVerilog联合体实战:压缩与非压缩联合体的RTL建模技巧

本文深入探讨SystemVerilog中联合体(union)的RTL建模技巧,重点分析压缩与非压缩联合体的区别及应用场景。通过实际代码示例,展示了联合体在数据格式转换、硬件资源共享等场景中的高效实现方式,帮助开发者优化RTL设计并提升代码可维护性。

weixin_29245767的博客 242

Uds诊断自动化(CANoe.diva应用)

(7)其他配置选择可以保持默认(一般情况下,DTC以及31服务、下载服务需要另外测试)。(1)打开CANoe.Diva软件,并新建Diva工程。(2)设置工程名和保存位置;在"Specification file"(3)测试案例打开后的界面如下,可以对要进行测试的案例进行勾选,(可查看下角的进度条)后;(3)等待DIva工程的生成;(4)接下来是修改Diva工程选项,如下图点击。,如用例间的时间间隔、复位等待时间等。,即可打开导入的测试工程。,即可生成测试用例。(1)在CANoe中。

LIUJIAAAAA的博客 3443

赛灵思 Xilinx SystemVerilog 中的联合体 (union)

SystemVerilog 中新增了一种数据类型,即联合体。 联合体支持您以多种不同方式来引用数据中的某一部分。本文将介绍联合体的使用方式以及综合工具针对联合体的处理方式。 基本联合体 在 SystemVerilog 中,联合体只是信号,可通过不同名称和纵横比来加以引用。 其工作方式为通过 typedef 来声明联合,并提供不同标识符用于引用此联合体。 这些标识符称为“字段”。 例如: typedef union packed { logic [3:0] a; logic [3

weixin_45825101的博客 937

解决nfs挂载根文件系统报错:VFS: Unable to mount root fs via NFS, trying floppy.

解决nfs挂载根文件系统报错的问题:VFS: Unable to mount root fs via NFS, trying floppy.

汉尼拔勇闯天涯 4574

知识见闻 - Salesforce公司发展史

不过,通过将自己开发的产品与公司收购的其它云产品进行结合,Salesforce可以为用户提供更多的产品种类,Salesforce可以继续强化自己的平台和产品套件属性,这一平台和套件的发展规模已经远远超出了一个单一的CRM的规模。他们围绕一个相对简单的产品向用户兜售云的概念,然后,他们开始开发其它产品,并寻找培育一个不断增长的生态系统的方法,最理想的情况是能驱动Salesforce的营收增长。现在,Salesforce通过打造更多的用例并改进自己产品的方式来直接应对竞争对手的竞争,从而捍卫自己现在的地位。

guoqx的专栏 1453

【SystemVerilog学习笔记】5-数组、结构图和联合体

目录5.1 结构体5.1.1 结构体的声明5.1.2 结构体的赋值5.1.3 压缩和非压缩结构体5.1.4 通过端口传递结构体5.1.5 将结构体作为自变量传递至任务和函数5.1.6 综合指导5.2 联合体5.2.1 非压缩联合体5.2.2 标签联合体5.2.3 压缩联合体5.2.4 综合指导5.3 数组5.3.1 非压缩数组5.3.2 压缩数组5.3.3 使用压缩和非压缩数组5.3.4 声明时对数组进行初始化5.3.5 数组赋值5.3.6 数组复制5.3.7 使用位流转换赋值数组和结构体5.3.8 由数组

w0shishabi的博客 2185

Linux下基于AHCI controller模块实现SATA Platform驱动附代码详细流程

本文主要是针对ARM A55集成了AHSATA controller模块开发sata驱动,通过Platform的形式在linux识别到SSD,本文详细讲述整个开发过程,同时对SATA Platform驱动进行讲解。1、配置SATA Phy的初始化;2、打开SATA Platform相关编译开关;3、配置设备树;4、linux启动识盘。

Luckiers的博客 2497

穿越数据类型的边界:SystemVerilog联合体的类型安全实践指南

本文深入探讨SystemVerilog联合体(union)的类型安全实践,揭示其在硬件设计中的双重特性——既能提升效率又可能引发风险。通过对比软件与硬件联合体的差异,提供标签联合体、压缩与非压缩联合体的应用场景及验证技巧,帮助工程师安全处理多协议数据流,优化寄存器设计并规避潜在错误。

bread的博客 895

小程序设计中的区块链应用:数字藏品实现

本文旨在为开发者提供在小程序中实现区块链数字藏品功能的完整技术方案。区块链与数字藏品的基础概念智能合约的设计与实现小程序与区块链的交互方式数字藏品的完整实现流程文章将从基础概念入手,逐步深入到技术实现层面,最后通过完整项目案例展示数字藏品在小程序中的实现方式。每个技术点都会配合代码示例和架构图进行说明。区块链:一种分布式数据库技术,通过加密算法保证数据不可篡改数字藏品:基于区块链技术的数字资产,具有唯一性和可验证性NFT。

小程序开发 1351

uniapp - 解决uni.getLocation定位不准有偏差,定位经纬度不准确有几百米误差、获取地图定位有偏差怎么办,已配置高精确度但依旧不精准(uni.getLocation定位不准如何解决)

uni.getLocation,获取当前的地理位置、速度。已经设置altitude高精度,uniapp API获取定位有差异问题解决,获取定位有几百米偏差,uni.getLocation(OBJECT)中使用默认type ”wgs84“会导致定位不准的问题,gcj02,uni.getLocation地图定位不准,获取经纬度错误偏移了几十公里,经纬度的精确度误差,怎么消除经纬度偏差,解决 uniapp uni.getLocation 定位经纬度不准问题,使用定位不准,定位不准误差问题,解决定位不准问题,高德地

✅ 精选推荐文章 1万+

SystemVerilog联合体的硬件优化艺术:从存储共享到资源复用

本文深入探讨了SystemVerilog联合体(union)在硬件优化中的应用艺术,从存储共享到资源复用的关键技术。通过压缩联合体的位级精确控制和ALU设计实践,展示了如何在不增加硬件开销的前提下实现数据格式灵活转换和计算资源动态共享,显著提升FPGA和ASIC设计的效率和性能。

moon9的博客 166

回归预测 | MATLAB实现基于贝叶斯线性回归(Bayesian Regression)的多变量输入回归预测

回归预测 | MATLAB实现基于贝叶斯线性回归(Bayesian Regression)的多变量输入回归预测

机器学习之心的博客,关注并私信文章链接,获取对应文章源码和数据。 2200

SystemVerilog-使用结构体和联合体的例子

数字硬件建模SystemVerilog-使用结构体和联合体的例子使用结构体和联合体的例子结构体和联合体可以包括压缩或非压缩数组,压缩结构体或联合体只能包括压缩数组。压缩和非压缩的数组可以将结构体和联合体作为元素包含在数组中。在压缩数组中,结构体或联合体也必须是压缩的。数组可以包含自定义结构体和自定义联合体。综合支持数组中的压缩或非压缩结构体。示例4-8说明了如何使用结构体...

OpenFPGA的博客 1282

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

SystemVerilog结构体与联合体:零基础讲解

深入浅出讲解SystemVerilog中的结构体与联合体用法,帮助初学者掌握数据类型组织方式,提升硬件描述效率。结合实际代码示例,让systemverilog学习更直观易懂。

weixin_30700095的博客 927

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

创建一个简单的systemverilog程序

例如. Hello world! 作为一个面向对象的语言,免不了来一个国际惯例: Hello world! 下面是完整的代码: program tb(); initial begin $display("Hello, world!"); end endprogram 用VCS进行编译和运行: Hello, world! 代码解释:跟c语言的main函数类似,sv语言需要一...

Chauncey_wu的博客 2123

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SystemVerilog - DataTypes

本章介绍SystemVerilog引入的新数据类型。绝大部分是可综合的,并会使代码更简洁易懂。 整数和实数类型(Integer and Real Types) SystemVerilog引入了几种新的数据类型。大部分和C编程类似。主要考虑的是,如果两种语言有相同的数据类型,那么C语言建模的算法,可以更简便地转化到SystemVerilog。 Verilog的变量类型是4态的:每一位代表0,1,X或...

PL_ZA的博客 756

SystemVerilog 入门

SystemVerilog 基础语法与示例

myDarling_的博客 3877

SystemVerilog语言简介(二)

6. 用户定义的类型  Verilog不允许用户定义新的数据类型。SystemVerilog通过使用typedef提供了一种方法来定义新的数据类型,这一点与C语言类似。用户定义的类型可以与其它数据类型一样地使用在声明当中。例如:typedef unsigned int uint;   uint a, b;  一个用户定义的数据类型可以在它的定义之前使用,

aaaaatiger--寻路 6695

SystemVerilog数据类型

摘要: SystemVerilog提供丰富的数据类型,包括基本类型(如四态logic/reg和二态bit/int)、复合类型(数组、结构体、联合体、枚举)及用户自定义类型。支持动态数组、关联数组、队列等高级数据结构,并引入字符串(string)和事件(event)等特殊类型。通过typedef可自定义类型,增强了代码可读性和复用性。这些特性使SystemVerilog适用于复杂数字设计和验证场景,相比Verilog具备更强的抽象能力和灵活性。(149字)

yuanweicai的博客 593

SystemVerilog结构体实战:从Verilog混乱信号到清晰数据组织的升级指南

本文详细介绍了SystemVerilog结构体在硬件设计中的应用,从Verilog的混乱信号管理升级到清晰的数据组织方式。通过实战案例展示了结构体在可读性、可维护性和调试效率上的显著优势,包括参数化设计、嵌套结构体和联合体等高级技巧,帮助工程师提升代码质量和开发效率。

transformer2023的博客 735
上一篇: SystemVerilog 结构体
下一篇: Verilog 数据类型
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值