Linux中UVM环境搭建

本文详细介绍了如何在芯王国Linux虚拟机上安装UVM_1.1d库,设置环境变量,修改Makefile以进行VCS仿真,以及测试文件的编写和运行过程。


一、虚拟机安装

这里使用芯王国的Linux虚拟机,安装过程如下:https://note.youdao.com/s/FjkfF7R
安装包地址:https://pan.baidu.com/s/1n37iftWXI_F3B8_iKn1kyw
密码:gsl2
license年限 2029
虚拟机用户名:2022
虚拟机密码:2022


二、下载UVM_1.1d

按照自己需要下载UVM库文件,这里下载的是UVM_1.1d
链接:https://www.accellera.org/downloads/standards/uvm
在这里插入图片描述下载完成后,将压缩包文件拖拽到虚拟机中
在这里插入图片描述


三、解压并设置UVM环境参数

打开终端,解压压缩包:

tar -zxvf uvm-1.1d.tar.gz

解压后的文件夹如下
在这里插入图片描述接下来需要加入UVM_HOME环境变量,UVM_HOME指示的是当前uvm库的路径,即上图中的uvm-1.1d;
打开终端输入:

export UVM_HOME=/home/ICer/uvm-1.1d

设置完环境变量后输入以下命令,确保生效;

source .bashrc

四、修改Makefile文件

需要修改的Makefile文件在uvm-1.1d文件夹的example文件夹下
在这里插入图片描述输入命令,对该文件进行修改

gvim Makefile.vcs

在43行加上如下所示部分
在这里插入图片描述


五、编辑自己的Makefile文件

进入需要仿真的工程目录下,新建Makefile文件
在其中输入如下命令:
其中,UVM_HOME为UVM库的安装目录;
include为第四步中修改的Makefile.vcs路径;
第9行的run_test.sv即为需要仿真的测试文件;
第12行需要修改为+UVM_TESTNAME=<自己的测试实例>

UVM_HOME    = /home/ICer/uvm-1.1d

include /home/ICer/uvm-1.1d/examples/Makefile.vcs

all: comp run

comp:
    $(VCS) +incdir+../sv \
        run_test.sv

run:
    $(SIMV) +UVM_TESTNAME=my_test
    $(CHECK)

六、启动VCS仿真

编写完Makefile文件后,我们在其目录下输入命令:

make -f Makefile.vcs

程序运行结果会在终端进行打印,若看到最终打印信息如下,则说明平台建立成功;
在这里插入图片描述


七、测试文件

第五步中,run_test.sv源码如下

import uvm_pkg::*;
`include "uvm_pkg.sv"
`include "uvm_macros.svh"
module hello_world_example;  
   initial begin 
     `uvm_info ("info1","Hello World! lee-2017-7-25", UVM_LOW)
     `uvm_info("Gwj Test info2","Hello this is a test",UVM_LOW)
   end 
endmodule: hello_world_example

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发性能优化。
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