记录一下verilog重复例化的两种方式

VSCode打造高效Verilog IDE:智能提示、自动例化与代码格式化实战 硬件描述语言(HDL)是数字电路设计的核心,其开发效率直接影响项目进度。传统开发方式常依赖EDA工具内置编辑器,存在代码提示弱、操作繁琐等痛点。通过集成现代编辑器生态与语言服务器原理,可实现深度代码分析与智能补全,大幅提升编码体验。其技术价值在于将通用编辑器的轻量、快速与可扩展性,与专业语言特性结合,实现工程实践中的效率飞跃。应用场景涵盖从模块设计、顶层集成到测试平台编写的全流程,尤其适用于需要频繁进行模块例化和代码风格统一的团队协作。本文聚焦于利用VSCode插件配置,解决Verilog开发中的智能代码提 阅读详情
AI摘要

文章介绍了在Verilog中使用for循环和数组方式来例化模块的方法,包括如何通过for循环分别创建u_sub_0和u_sub_1实例,并展示了例化效果。同时提到了在verdi工具中查看信号层次和二维数组展开的技巧,以及如何拆分和选择特定信号的波形。


历史内容合集

0 前言

这段时间例化了挺多mem,过程中也了解到了一些新的东西,在这里记录一下

1 for循环方式例化方法

先给出 sub_module

module sub(
    input [7:0] din,
    output logic [7:0] dout
);
    assign dout = din;
endmodule

要将这个module分别例化成u_sub_0和u_sub_1,并且每个都例化四次

for循环的实现方式如下

module top(
    input [8*4-1 : 0] din0, 
    input [8*4-1 : 0] din1,
    output logic [8*4-1 : 0] dout0,
    output logic [8*4-1 : 0] dout1
);
    genvar i;
    generate for(i=0; i<4; i++) begin:inst
        sub u_sub_0 (
【verilog】verilog 中for循环的使用 阅读详情

相关推荐

Verilog学习9——模块多次实例化

Verilog学习9——模块多次实例化。

yuejixing的博客 2178

GVIM verilog automatic插件实战:一键自动例化的高效技巧

本文详细介绍了GVIM verilog automatic插件的实战应用,重点讲解了一键自动例化的高效技巧。通过配置插件环境、生成tags文件,开发者只需在代码中插入特定注释,即可快速、准确地生成模块端口连接,大幅提升Verilog/SystemVerilog开发效率,并有效避免手动例化导致的低级错误。

weixin_28836507的博客 351

Vivado一键生成Verilog例化模板:从手写翻车到高效顶层设计

在FPGA开发中,顶层文件的模块例化往往比想象中更考验耐心:几十个端口的手工连接,稍有不慎就会引发端口名拼错、位宽不匹配或信号漏连等问题,且这类错误在综合阶段常以隐蔽warning形式出现,给板级调试带来极大困扰。Verilog作为硬件描述语言,其模块例化本质上是将设计意图与端口映射精确对齐,而Vivado提供的例化模板生成功能基于语法级提取,能确保端口名、参数名与模块定义完全一致,从源头消除拼写类错误。这一技术价值在大型工程、Testbench搭建及IP核集成中尤为突出,搭配批量替换与信号映射技巧,可显著

weixin_34006468的博客 358

Verilog模块批量例化实战:for循环与数组方法对比(附Verdi调试技巧)

本文深入探讨Verilog模块批量例化的两种高效方法——for循环与数组方式,通过实际代码对比分析其优劣,并分享Verdi调试中的实用技巧。针对FPGA和ASIC设计中的大规模模块例化需求,提供参数化设计、信号分组、总线分割等高级调试方法,帮助工程师提升RTL代码质量和调试效率。

weixin_28716769的博客 122

用Gvim与verilog-mode打造高效Verilog开发环境:配置与插件实战

在硬件开发领域,文本编辑器的选择直接影响代码编写效率。Vim 作为经典的命令行编辑器,以键盘驱动、宏录制和可扩展性著称,能够显著减少重复操作。对于 Verilog 这种充满模块例化、端口声明和敏感列表的硬件描述语言,结合 Gvim 与 verilog-mode 插件,可以自动生成端口声明和敏感列表,配合 ctags 实现代码导航,大幅提升 FPGA 开发效率。本文从 Vim 基础配置入手,逐步深入 verilog-mode 的 AUTOARG、AUTOSENSE 等自动化功能,并介绍了 tagbar、You

weixin_42520780的博客 253

【FPGA学习记录3-1】Verilog语法之Verilog的数据类型

对Verilog的语法进行回顾。

weixin_44458490的博客 2024

Vivado BD文件例化到top:HDL Wrapper生成与端口适配

FPGA设计中,模块化例化是自顶向下工程组织的基础。Vivado里的Block Design(BD)由IP Integrator管理,用于图形化搭建Zynq、MicroBlaze、AXI互联和自定义IP系统,但BD文件本身不是可直接综合的HDL模块。Vivado会为BD生成HDL Wrapper,由Wrapper封装内部连接并暴露端口,top文件真正例化的是Wrapper。理解这一机制,能降低顶层复杂度,支持OOC综合与网表复用,减少综合找不到模块、端口不匹配、时钟复位接错等问题。在处理器系统、AXI外设扩

weixin_33785108的博客 266

用Sublime写verilog代码

sublime好用简单 首先,Sublime虽然名义上收费,但是官方支持无限试用,如果弹窗提示你支付,关了就好,所以等于免费。 其次,Sublime支持跨平台,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。 再次,sublime功能强,插件强,不需要学习易用性强。 sublime安装及插件安装、使用 直接运行安装后,打开Sublime Text3,按下快捷键 Ctrl+Shift+P启动可执行命令框,输入package,选择Install Package Control;

m0_57522883的博客 2841

(1)D触发器verilog描述

2.1 D触发器verilog描述 2.1.1 本节目录 第一,本节目录; 第二,本节引言; 第三,FPGA简介; 第四,verilog简介; 第五,D触发器verilog描述实例; 第六,结束语。 2.1.2 本节引言 给FPGA一个支点,它可以撬动整个数字逻辑。““给我一根杠杆我就能撬动地球”是古希腊数学家、物理学家阿基米德说的,这句话是阿基米德的经典语录,这句话还被翻译为“给我一个支点,我就能撬起整个地球”,用了夸张的方式来说明杠杆原理。” 2.1.3 FPGA简介 FPGA(F

kouq123的博客 7758

Cadence IC618/Spectre231安装避坑指南:详解环境变量配置与License管理那些事儿

本文深入解析Cadence IC618/Spectre231安装过程中的环境变量配置与License管理难题,提供从变量冲突解决到高效License管理的实用方案。针对常见的64位标识冲突、路径污染及License服务器连接问题,给出具体诊断步骤和优化建议,帮助用户构建稳定可靠的EDA环境。

weixin_33737134的博客 616

5、OpenClaw(龙虾助手)飞书机器人完整对接指南(2026最新版)

OpenClaw v2026.2.2+ 版本,防火墙内也能正常工作,是目前最稳定、最简单的企业内部AI助手部署方案。

欢迎光临~知1而N的博客 457

分位数映射数据后处理-Quantile Mapping后处理 (R语言)

统计后处理器基本上是统计模型,将观察到的关注变量与从气象或水文模型的直接模型输出(DMO)导出的适当预测变量相关联。统计后处理的重要性早已在气象预报中得到认可。早期的工作包括完善的预测(perfect prognosis),模型输出统计(MOS)和模拟方法(analog method)等模型。 近年来,已经提出了许多其他后处理方法,包括秩直方图校准(rank histogram calibrati...

水滴石穿,绳锯木断 1万+

图像配准方法之灰度信息法

这系列文章是5年前的,也是从自己的QQ(632846506)日志中移过来的。https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。      图像配准的方法主要有三种:基于灰度信息方法;基于空间变换域方法;基于图像特征的方法。 一、灰度信息法。     灰度信息法直接利用两幅图像之间灰度度量的相似性,以图像内部的信息为依据,采用搜索方法寻找相似度最大或

月秀明竹的专栏 1万+

QCC308x/3095收发一体:TX/RX双模一拖二与多编码广播实战解析

本文深度解析高通QCC308x/3095蓝牙音频芯片的TX/RX双模功能与广播应用。芯片支持发射和接收模式下的“一拖二”连接,并能实现LE Audio多设备广播,显著提升多设备音频切换体验与商业广播能力,适用于健身、导览等丰富场景。

g9h0i1的博客 1008

两组相机(或三维点)对齐方法介绍及实现代码(求解相似变换,包含旋转R、平移t、尺度s)

  这个变换用于将生成的稀疏重建场景对齐到真值上。由于SfM(Structure from Motion,运动恢复结构)求解的结果是尺度未定的,所以重建场景与真值之间不仅会相差一个旋转与平移,还会存在尺度缩放。待求解的问题可以描述为:已知一组相机(个数为m)的位姿真值Rgt、tgt和预测位姿Rpred、tpred,现要将预测值对齐到真值上。它们之间会相差一个相似变换Msimilarity,包括尺度s、旋转量R、平移量t,可以根据如下步骤进行求解:    1 求解旋转R   首先计算所有m个相机的位姿差异总和

zeeq的博客 3926

大数据领域数据架构的工业互联网数据架构设计

工业互联网作为第四次工业革命的重要驱动力,正在深刻改变传统制造业的生产方式和商业模式。本文旨在探讨工业互联网环境下的大数据架构设计,重点解决工业数据采集、传输、存储、处理和分析等关键环节的技术挑战。工业互联网数据架构的核心组件大数据技术在工业场景下的应用数据治理和质量控制边缘计算与云计算的协同架构背景介绍:建立基本概念和问题域核心架构:详细解析工业互联网数据架构技术实现:通过代码和数学模型展示关键技术实践案例:展示真实场景应用工具资源:推荐实用开发工具和学习资源。

软件工程实践的博客 856

08 RK3568 MAC TO MAC直连 RTL8367S mdio

本文:采用rk3568 gamc0 通过rgmii直连 交换芯片的mac口 通信方法为mdio。

qq_39451352的博客 3477

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")

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

上一篇: 摘录一下Python列表和元组的学习笔记
下一篇: C语言结构体位域简单介绍
行走的BUG永动机
博客等级 码龄7年 61粉丝 54原创
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