sv lab4学习记录

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1. 框架图
   

2. 这个mcdf interfance 为什么存在？
   
   因为对于chnl_intf, reg_intf, fmt_intf, arb_intf, 他们都是直接和mcdf_intf连接的。有时候我想监测内部的信号，我会把内部的信号直接先交给mcdf_intf。而mcdf_intf又可以被验证环境中的任何一个组件拿到。比方说checker可以通过mcdf_intf监测到chal, reg, formatter,的信号，间接的可以监测到一些关键的信号。这样我们以前的那些黑盒的验证慢慢的就变成了灰盒。

3. 约束合理不合理取决于对设计的理解。

4. 关于fmt_pkg
   
   fmt_pkg包和以往的包不同，以往的包都是一个master，只管生成数据然后发送出去。但是fmt_pkg需要模拟一个response，不仅要接受数据还得按一定的速度将数据消化掉，所以需要在内部放一个fifo。
   fmt_agent模拟的这个缓存，有可能数据消耗的快，也可能消耗的慢。这样进一步可以模拟出grant什么时候拉高。所以fmt_agent里的driver和之前的都不一样。

   1)这里的generator是在生成什么呢？
   生成随机数，内部fifo的大小和消耗数据的速度，这些都需要随机。fmt_pkg需要模拟一个slave,不单单需要将数据拿进来，还要消化掉，还要模拟消化数据有多快，要模拟深度有多深。
   而这里用了两个枚举类型，用来简明控制生成相关参数的随机数。
   2)这里的driver是在干什么呢？
   该类是接受gene生成的两个随机枚举型，配置(fifo大小和消耗速度<带宽>)并生成内部fifo，模拟response端行为，上端接收dut的数据，下端模拟消耗数据。

• Driver中干以下四个task:
  
  ① 配置do_config()
  
  得到gene随机后的fmt_fifo_t和fmt_bandwidth_t值。后开始生成内部fifo,进行相关配置。

注意：
req.fifo和this.fifo不一样，不同类中的变量名字一样，前者为枚举类型，后者为mailbox。
⑴ req.fifo为枚举类型,根据不同的枚举值选择不同的fifo_bound (即fifo的深度的数值)和data_consum_peroid(即数据消耗的速度，控制水流出去的速度)。
⑵ this.fifo即真正的buf，根据以上随机值生成真正的buf,配置其大小和流速。

② 上端接收数据任务 do_receive()

注意：只有内部余量大于包的长度（能存的下），才会将grant给dut，表示我当前可以接收数据。

接收到数据后put进fifo中。

③ 下端消耗数据任务 do_consum()
拿一次数据等一段随机时间，拿一次等一段随机时间。

3) 这里的monitor是在干什么呢？
该类将接口上的数据解出来，根据各自的长度放到相应的动态数组中，然后打印出来。送给checker作最终的数据比较。

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路桑留的问题：

1. 既然我们在do_config中做了配置new(大小)，还有必要在初始function new中配置 初始值嘛？为什么一开始要给fifo做new(),如果不做new行不行？
2. 做了new，为什么不给他们做new(10),new(100),为什么一开始要new个无穷大？有没有必要？

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5. 关于mcdf_checker
   

基本模型图：

小细节：设计中真正打包的只有fmt模块，它只有一个buf。而ref_model中有三个buf，它是在做什么？
==> 它是在假定arbit的功能是OK的，arbit也没有丢数。
ref_model做的事情：
① 对寄存器的模拟；
② 对数据长度的打包；
ref_model没有模拟的事情：
① 让哪些数据通道可以开关；
② arbit的仲裁功能；【哪些数据谁在前谁在后（优先级）没有检查】
所以该ref_model能够帮忙检查的是：
① 数据完整性的检查，数据有无丢失；

• mcdf_pkg.sv中包含了 checker, mcdf_env, mcdf_test
  checker中在干什么？
  
  ① mcdf_refmod: 完成模拟数据读写和三个通道的数据打包
  
  1） do_reg_update() 模拟寄存器读写
  
  2） do_packet(int id)
  细节：do_packet()中 wait(this.in_mbs[id].num() > 0);
  // 我想要打包数据得先确认in_mbs里不为空
  
  ② mcdf_checker: 完成 fmt_mb出来的数据包和refmodel打包后exp_mbs的数据包的比较
  

6. 最终的generate随机化都在最上层的test去控制。