【Vivado那些事儿】使用 Python 提取 ILA 数据

ILA应该是调试AMD-Xilinx FPGA最常用的IP。

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在调试中,我们希望 ILA 中的波形可以提供有关设计问题的所有信息,但情况并非如此。对于复杂的调试,我们还需要将 ILA 捕获的真实数据存储到可以进一步处理的文件中。根据放置 ILA 的位置,我们可以通过不同的方式使用文件中包含的信息。

  • ILA 监视输出数据 – 可用于验证实例化的模型的正确性。

  • ILA 监视输入数据 – 可用于将数据输入到测试台模块中,尝试不同数据对测试平台的影响。当然,在这种情况下也可以复制硬件中观察到的信号时序。

这两种方法在我们的开发、验证和验证中都非常强大。在使用 ILA 时,我们更熟悉波形视图,但是,我们可以使用以下命令轻松地将 ILA 信息保存为 CVS 文件。

write_hw_ila_data ila_file.csv [upload_hw_ila_data hw_ila_1] -csv

这将 CSV 文件保存到 Vivado 的当前工作目录中(如果不确定,请在 tcl 窗口中运行 pwd 命令来确定)。

我们还可以使用“文件”->“导出”->“导出 ILA 数据”来保存 ILA 数据。将打开一个对话框,询问要导出哪个 ILA、导出数据的位置以及数据格式。

255e6600088f9150cda2a6937902d3f0.png

我们使用一个简单的 LFSR 实例进行演示,可以在 Vivado 中打开 ILA 并导出 CSV。

5c0a009e743bae24e89a5b573f5518ee.png

通过查看 ILA CSV 数据,第一列显示缓冲区中的样本,第二列显示窗口中的样本。

无论是否在触发中配置窗口,样本缓冲区都会按顺序对缓冲区中的每个样本进行计数。窗口中的第二个样本计数将从 0 计数到窗口大小。

例如,如果我们为 4 个窗口配置了 1024 个样本缓冲区,则窗口计数中的样本将在 0 到 255 之间计数四次,而缓冲区计数中的样本从 0 线性递增到 1023。

第三个要素是触发器。该值设置为 1 指示采样窗口中何时发生触发。可以在下面的窗口中看到,当看到触发值时,该窗口在第三列中显示 1(在本例中为 0x00 为 LFSR 序列的开始)。

3800d6b56624f5ac89f951151a9039c3.png

我们将 LFSR 序列写到一个文本文件中,可以使用一点 Python 将文本文件的结果与 ILA CSV 进行比较。

import csv
csv_file = '<location>iladata_trig.csv'
text_file = '<location>fibonacci.txt'

with open(csv_file, newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # Skip the top two rows of the CSV File
    next(reader)
    next(reader)

    Fibonacci_hw_values = []
    # Store Fibonacci Sequence
    for i, row in enumerate(reader):
        if i < 256:
            Fibonacci_hw_values.append(row[3])
        else:
            break

Fibonacci_tb_values = []

# Open test bench text file
with open(text_file, 'r') as file:
    for line in file:
        # Strip newlines and any whitespace around the value
        value = line.strip()
        Fibonacci_tb_values.append(value)

non_matching_in_a = []
non_matching_in_b = []

Fibonacci_tb_values = [item.lower() for item in Fibonacci_tb_values]

for item in Fibonacci_tb_values:
    if item not in Fibonacci_hw_values:
        non_matching_in_a.append(item)

for item in Fibonacci_hw_values:
    if item not in Fibonacci_tb_values:
        non_matching_in_b.append(item)

print("Non-matching in HW:", non_matching_in_a)
print("Non-matching in TB:", non_matching_in_b)

在Python中,我们可以打开这两个文件并将它们读入Python列表中;一个来自测试台文本文件,另一个来自 CSV 文件。初步结果如下。

e3038da4fb25988422b7e410814f387b.png

运行 Python 脚本展示了我们如何使用 Python CSV 包处理来自 ILA 的数据。如果我们想提取一列数据并生成一个文本文件,也很简单。如下:

ffc0a4598e89577795e3639493d79165.png

注意:如果使用 Versal 设备,我们可以使用一个名为 ChipScoPy 的 Python 接口来控制 Versal ILA。

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