让ChatGPT跑个VCS仿真真的能实现吗?

本文章的灵感来源于@posibilitee的知乎文章怎样让chatgpt在其内部训练神经网络。
第一步:让chatgpt伪装成linux。
我先让它伪装成linux,给它说你安装了synopsys vcs2018以及uvm-1.1。
让chatgpt伪装成linux终端。然后把执行指令和你告诉它的话区别开来,这里用{}代表告诉它的话,而不带{}统统是linux指令。
创建一个验证文件夹。
第二步:生成全加器的verilog设计文件。
这里特地用{}偷偷告诉它在当前文件夹下,创建一个名为adder.v的文件,这个文件的内容是用verilog hdl语言实现一个全加法器。这个全加器有三个输入和两个输出。三个输入分别是两个位宽为4bit的数据输入,以及一个来自低位的进位输入。两个输出分别是位宽为4bit的数据结果以及一个进位结果。
第三步:生成一套uvm agent。
用类似的方式,创建一个名为“adder_agent.sv”的文件。该文件内容是使用uvm框架,实现一个全加器的agent。在这个agent中,需要包括interface class:adder_if,driver class:adder_driver,monitor class:adder_monitor, sequencer class:adder_seqr, env class:adder_env等组件。需要在env中对上述组件进行必要的创建和连接。这个agent中不需要包括启动用例的过程。所有打印信息需要使用uvm_info的方式进行打印。
uvm的框架看起来还是挺像那么回事的。packet的成员是rand的,driver里竟然还get了interface……不过monitor的逻辑好像有些混乱……
第四步:生成testbench顶层文件。
在当前文件夹中,创建一个名为“top_adder.sv”的文件。该文件内容是利用systemverilog语言和uvm框架,实现一个top顶层来验证上述刚刚产生的全加法器。这个testbench中需要例化全加器的设计,然后用adder_if来与dut进行连接。同时,这个testbench中需要包含生成fsdb波形文件的语句。
看起来是dump了fsdb的波形。
第五步:生成makefile。
创建一个名为makefile的文件,其中的命令包括compile、run、all。compile命令会使用vcs编译我写好的加法器文件和testbench文件,并生成.simv文件,同时将编译日志命名为compile.log。run命令会进行vcs的仿真验证,同时将仿真日志命名为run.log。
好了,现在我们看一下当前文件夹下生成了哪些文件:
现在设计文件、uvm组件、testbench和makefile都齐活了,可以开验了。
第六步:使用vcs进行编译。
告诉他,在终端执行“make compile”,并在终端实时打印出编译日志。
这个log看起来……嗯,挺像回事的。最后还给出了耗时:6.97s。
第七步:使用vcs进行仿真。
告诉他,在终端执行“make run”,并在终端实时打印出仿真日志。
可能是log太长了,chatgpt并未给出全部仿真信息。
最后,我们看看chatgpt的成果:


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