像存储器厂商学习写存储模型

分类：验证平台编码

 

存储器？你说的不就是下面这句话吗？

 

 

的确，在大多数的场景下，memory的内存占用并没有成为我们的困扰。这应该归功于EDA厂商不断提升的仿真器性能，以及内存厂商的竞争使内存颗粒的价格保持在可以接受的范围之内。

 

但是，不可否认的是memory依然是内存占用大户。例如，UVM对于“Register”和“Memory”的理解就不一致。

 

“memory”不像“register”存在一个镜像空间，因为Memory较大，存在占用较大数据空间（large data space）的可能。

 

面对可能占用大量内存空间的memory，我们需要更多的更灵活的处理方式。下面，我们分情况来讨论memory的定义方式。

 

1、memory的总空间较小（memory例化数*单个memory空间）

“较小”是一个相对概念，这个信息会随着EDA软硬件资源的升级，而不断变大。我们的处理方式是：在没有明显感到内存占用成为瓶颈时，可以采用最简单的内存定义方式。

 

为描述方便，本文将以下定义方式命名为“直接定义法”。

 

 

2、当memory的存储空间较大，但是使用比较“稀疏”时。

 

 

如图所示，memory每个数据的宽度为32bit，memory的深度为2^25=33554432。其中，memory的使用量，与用例执行的数据包个数有关，而绝大部分的用例，数据包个数不超过1000个。对于这样的场景，如何处理呢？

 

首先，如果采用“直接定义法”，定义为bit [32-1:0]memory [2**25-1:0]并没有对仿真造成任何困扰的话，这样的设计方式是可以接受的。

 

然后，如果的确造成了一些困扰，我们可以考虑使用稀疏矩阵的定义方式。

 

当提到“稀疏矩阵”时，有时候会让我们想到SystemVerilog的语法——关联数组。关联数组的确可以解决一部分存储器单元定义的问题，且关联数组的内存占用与存入关联数组的数据个数成正比。

 

“关联数组法”（在大内存，且有效数据很少时才推荐）

 

 

但是，关联数组的内存占用，远远大于普通数组。当memory内部的数据个数稍微多一些时，关联数组的效率就会迅速下降，甚至比“直接定义法”的效率还低很多。

 

那么，面对“稀疏”结构，还有没有其它方式呢？

 

这个方式就是我们像存储器厂商学习的，我们命名为“有效索引法”。

 

“有效索引法”的源代码，可以在该链接下载：

 

https://www.micron.com/resource-details/3caf8e7e-ace6-4a7c-bf04-e374d9c08564

 

 

“有效索引法”的思路是：

定义一个不是很大的存储空间，能够存储“足够多”的数据信息即可。这个“足够多”的数量，一般会小于（甚至远小于）总的memory空间的大小。

 

“有效索引法”中，memory定义实现步骤是：

1. 估计用例使用的memory空间大小；

2. 定义memory空间的大小与memory估计大小相同，使用index索引，存储数据信息；

3. 定义address空间的大小与memory估计大小相同，使用index索引，存储地址信息；

4. 定义memory_used，记录目前已经使用了多少个index，主要用于判断定义的空间是否满足用例要求（为可测试性功能）。

 

“有效索引法”的内存占用估算：

1. memory空间，存储估计的memory数据；

2. address空间，存储估计的address数据；

3. memory_index、memory_used可忽略。

即存储空间为memory*有效估计值+address*有效估计值。若有效估计值远小于memory实际深度，则非常节省内存空间。若有效估计值等于memory实际深度，则“有效索引法”占用的内存空间大于“直接定义法”，若address的位宽与memory的位宽一致，那么“有效索引法”占用的内存空间为“直接定义法”的2倍。

 

 

“有效索引法”的结构如上图所示。我们可以通过memory_read、memory_write操作，来进一步理解“有效索引法”的方案。

 

读操作解析：

1. 判断是否可获取有效的index：若该地址（addr）存在，那么在address存储单元内，可以找到与addr相等的单元，设置get_index为1（指示找到地址），使用memory_index记录相对应addr地址的索引；若该地址（addr）不存在，则在address存储单元内，找不到与addr相等的单元，返回get_index为循环前设置的0（未找到地址）；

2. 根据get_index返回情况，获取数据信息：若get_index返回1，则指示找到地址，按照memory_index索引取memory空间信息，即为data；若get_index返回0，则指示未找到地址，返回data为不定态。

 

写操作解析：

 

1. 判断是否可获取有效的index：若该地址（addr）存在，那么在address存储单元内，可以找到与addr相等的单元，设置get_index为1（指示找到地址），使用memory_index记录相对应addr地址的索引；若该地址（addr）不存在，则在address存储单元内，找不到与addr相等的单元，返回get_index为循环前设置的0（未找到地址）；

2. 根据get_index返回情况，存储数据信息：若get_index返回1，则指示找到地址（该地址之前被写入过），按照memory_index索引取memory空间信息，写入新的数据data；若get_index返回0，则指示未找到地址，也即这个地址没有被写入过，应当将该数据data写入一片新的空间。但是，如果memory_used达到最大值，则说明没有新的空间可以被写入，我们之前估计的memory使用空间不足，需要报错；若没有达到memory_used的最大值，即还有可以使用的新空间，我们只要将memory写入新空间，然后更新memory_used，即使用的memory个数（也是最后一个数据的下一个索引）。

 

3、当memory的存储空间较大，使用也不“稀疏”，比较饱和时。

 

在这种情况下，使用“直接定义法”、“关联数组法”、“有效索引法”都难以解决内存使用较大的问题了。

 

这时候，解决问题的思路，类似于Windows操作系统的“虚拟内存”。使用硬盘解决软件内存不够的方案，“文件存储法”。

 

虽然存储信息较大，但是，我们可以将memory信息存储在文件中，需要读取时，根据地址信息，读取文件相应位置的数据。

 

初始化打开文件：

 

memory_read：

memory_write：

全文总结：

1、  一般情况下，使用“直接定义法”即可解决memory定义的问题；

2、  稀疏结构下，推荐使用“有效索引法”；

3、  稀疏差异较大，且数据量很小时（1k以下），可以使用“关联数组法”；

4、  存储器容量大，且数据使用饱和时，推荐使用“文件存储法”，类似于虚拟内存。

 

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