设计一个 RISC-V CPU，第 1 部分：软件工程师如何学习FPGA和硬件设计描述语言

本文最初发表于作者个人网站，经原作者 Hannah McLaughlin 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。

我在数字逻辑设计方面并没有经验。也就是说，直到最近我才决定尝试设计自己的 CPU，并在 FPGA 上运行！如果你也是一名软件工程师，并对硬件设计有兴趣，那么我希望这一系列关于我所学到的知识的文章能够对你有所帮助，并让你感到有趣。本系列文章的第一部分中，将回答以下问题：

• 什么是数字逻辑设计？
• 如何开始，我应该使用什么工具？

我将在以后的系列文章中详细讨论我的 CPU 设计和 RISC-V 架构，并将回答以下问题：

• • 数字逻辑设计与软件设计有什么本质区别？

• 数字逻辑设计和软件设计有什么相似之处？

你可以在这里（https://github.com/lochsh/riscy-boi/tree/47e94dc6e9665f73c871add002c34d1516fd5106）看到我写这篇文章时的 CPU 的代码，或者在这里（https://github.com/lochsh/riscy-boi）查看最新的版本。

什么是数字逻辑设计？

数字逻辑设计就是设计一个逻辑电路，对二进制数值进行运算。基本元件是逻辑门：例如，与门一样，有两个输入和一个输出。它的输出为 1 或 iff，两个输入均为 1。

我们所设计的同步电路，一般都是利用触发器来储存状态，使电路运行与共时钟同步。触发器由逻辑门组成。

模拟电路设计包括构成逻辑门的电子元件，例如晶体管和二极管。这种抽象通常是用于直接处理来自模拟传感器的信号的应用，例如无线电接收器。在设计 CPU 时，这种抽象水平是行不通的：现代的 CPU 有几十亿个晶体管！

相反，我们使用的工具可以将数字逻辑设计转化为不同的有用格式：FPGA 的配置（见下文）；模拟；晶片布局。

FPGA 是什么，为什么要用 FPGA？

上文中我们指出，不管我们是创建自定义 ASIC 芯片还是配置 FPGA，都可以使用相同的数字逻辑设计工具。现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）是一种集成集成电路，其中包含了可编程逻辑块阵列。你可以把它想象成一个大型的逻辑门阵列，可以通过多种方式连接起来。

定制一款芯片动辄需要几百万美元，当然，一旦芯片被生产出来，就无法对它进行更改。所以 FPGA 通常用于下列情况：

• 由于缺乏资金，无法负担制作定制 ASIC 的费用（例如，如果你只是像我这样的黑客，而不是 ARM 或英特尔）。
• 无法负担制作定制 ASIC 的费用，因为产量太低，不值得一次性支付高昂的费用 （例如，如果你正在使用定制的数据采集硬件生产少量的 MRI 机器）。
• 需要灵活性。

缺点是什么？那就是 FPGA 的单芯片成本要高得多，并且由于它能够以非常灵活的方式将逻辑块连接在一起，因此速度通常要慢得多。与此相反，定制的设计可以减少晶体管的数量，而无需考虑灵活性。

在我看来，比较 ASIC 的定制设计过程和 FPGA 的设计过程是很有帮助的：

• 逻辑设计：就像做 FPGA 一样，ASIC 的逻辑设计也是用硬件描述语言来完成的。
• 验证：FPGA 设计可能会被验证，但是可以期待 ASIC！设计的过程更严格了。毕竟，设计一旦制造出来就不能更改！验证通常包括设计部分的正式验证。
• 合成：这将创建一个网表，一个逻辑块及其连接的列表。连接被称为网，而块被称为单元。对于 FPGA 和 ASIC 来说，单元是特定于厂商的。
• 布局布线（Placement and routing，P&R）：对于 FPGA 来说，它涉及到将网表中描述的逻辑块映射到 FPGA 中的实际块。由此产生的二进制通常称为比特流。对于 ASIC 来说，这涉及到决定在晶片上何处放置单元，以及如何将它们连接起来。这两种应用通常都要使用自动优化工具。

我需要什么工具？

硬件描述语言：我使用的是 nMigen

你可能听说过 Verilog 或 VHDL：这两种流行的硬件描述语言（hardware description language，HDL）。这里我所说的“流行”，是指广泛使用，而非广受欢迎。

我不会假装对这些工具很了解。我只知道那些比我更聪明的人，有着丰富的逻辑设计经验，却对这些工具恨之入骨。由于 Verilog 和其他类似工具存在的问题，人们尝试着开发出更有用、更友好的替代方法。nMigen（https://github.com/nmigen/nmigen ）就是在 Python 中创建一 门领域专用语言的项目。用它自己的话就是：

虽然用 Verilog 和 VHDL 进行硬件设计比输入原理图的速度要快，但是由于一些原因，硬件设计还是很枯燥，而且效率也不高。对目前逻辑设计中占有重要地位的同步电路而言，事件驱动模型引入了不必要的问题，并引入了人工编码。逆直觉的算术规则导致了更陡峭的学习曲线，并为设计上的微小缺陷提供了温床。最后，通过“generate”语句来支持逻辑过程生成（元编程）非常有限，并且限制了代码的通用、重用和组织方式。

针对这些问题，我们开发了 nMigen FHDL，该库取代了事件驱动范例，它采用了组合语句和同步语句的概念，并采用了算术规则，使整型始终像数学整型一样，最重要的是允许 Python 程序构建所设计的逻辑。这一点使硬件设计人员能够充分利用 Python 语言的丰富内容：面向对象编程、函数参数、生成器、操作符重载、库等，构建组织良好、可重用的优雅设计。

假如你和我一样，从未使用过 Verilog，那么这些对你来说不仅仅是抽象的含义。但是听起来确实很有前景，而且我可以证明，在没有 Verilog 障碍的情况下，从逻辑设计开始就非常简单。如果你对 Python 非常熟悉，我将推荐它！

我能想到的唯一缺点是，nMigen 仍然处于开发阶段，特别是文档还不完整。但你可以通过 chat.freenode.net 的 #nmigen 频道找到有用的社区。

用于检查模拟的波形显示器：我使用的是 GTKWave

nMigen 提供了模拟工具。我将它用于用 pytest 编写的测试。为了帮助调试，我记录了这些测试中的信号，并在波形显示器中观察它们。

FPGA 开发板：我使用的是 myStorm BlackIce II

你不必使用 FPGA 开发板来创建自己的 CPU。在模拟中，你可以做任何事情。对于我来说，工作中使用板子的乐趣就是能闪烁 LED，看着自己的设计运行。

当然，如果你要创建的东西比我的最基本的 CPU 更有用，那么你可能需要一些硬件来运行它，而这并非“可选”选项！

开始使用 nMigen

在 nMigen 系统中，我并没有立刻尝试设计一个 CPU，而是首先制作一个算术逻辑单元（Arithmetic Logic Unit ，ALU）。在我见过的所有 CPU 设计中， ALU 是一个关键部件：它执行算术运算。

为什么要从这里开始呢？我知道我的 CPU 需要一个 ALU；我知道我能做一个简单的 ALU；我知道当开始一个新的项目时，做事情的感觉是一种重要的动力！

我的设计看起来像这样：

"""Arithmetic Logic Unit"""import enum

import nmigen as nm
class ALUOp(enum.IntEnum):

"""Operations for the ALU"""
 ADD = 0
 SUB = 1


class ALU(nm.Elaboratable):
"""
 Arithmetic Logic Unit

 * op (in): the opcode
 * a (in): the first operand
 * b (in): the second operand

 * o (out): the output
 """

def __init__(self, width):
"""
 Initialiser

 Args:
 width (int): data width
 """
 self.op = nm.Signal()
 self.a = nm.Signal(width)
 self.b = nm.Signal(width)
 self.o = nm.Signal(width)

def elaborate(self, _):
 m = nm.Module()

with m.Switch(self.op):
with m.Case(ALUOp.ADD):
 m.d.comb += self.o.eq(self.a + self.b)
with m.Case(ALUOp.SUB):
 m.d.comb += self.o.eq(self.a - self.b)
return m

正如你所看到的，我们已经创建了大量的 nMigen Signal 实例，以很好地表示定义 ALU 接口的信号！但这个复杂的方法是什么呢？这个 elaborate 方法又是什么呢？我的理解是，“elaboration”是合成网表的第一步的名称（见上文）。在上面的 nMigen 代码中，我们的想法是，已经创建了一些可阐述的结构（通过继承 nm.Elaboratable），也就是用来描述想要合成的数字逻辑的东西。这个 elaborate 方法描述了数字逻辑。它必须返回一个 nMigen 模块。

下面让我们进一步了解一下 elaborate 的方法的内容。Switch 将创造某种形式的合成设计决策逻辑。但什么是 m.d.comb 呢？nMigen 提出了同步（m.d.sync）和组合（m.d.comb）控制域的概念。来自 nMigen 文档（https://nmigen.info/nmigen/latest/lang.html#lang-domains ）：

控制域是指在相同条件下改变其值的一组命名信号。

所有的设计都有一个预定义的组合域，其中包含所有的信号，当用来计算这些信号的任何值发生变化时，这些信号也随之发生变化。名称 comb 是为组合域保留的。

一种设计还可以有任意数量的用户定义的同步域，也称为时钟域，其中包含的信号在域的时钟信号出现特定边缘时会发生变化，或者，对于具有异步复位功能的域，域的复位信号会发生变化。大多数模块只使用一个同步域。

在组合域和同步域中，信号的赋值的行为各不相同。总的来说，同步域中的信号包含了设计的状态，而组合域中的信号并不能形成反馈回路或维持状态。

下面以移位寄存器为例，说明要设计的逻辑。假定移位寄存器有 8 位，每个时钟周期，该位值都会有一个移位（最左边的值来自输入信号）。这必然是同步的：不能通过简单地将位连接在一起来创建这个功能，而在 nMigen 中，将位分配到组合域中将代表此功能。

我将在这个系列博客的下一部分详细讨论我的 CPU 设计。现在的情况是，我试图在每个周期中只停用一个指令，而不使用流水线——这很不寻常，但是我希望这样做可以简化 CPU 的各个方面。其结果是，大多数逻辑是组合的，而非同步的，因为我几乎没有在时钟周期之间维持这种状态。现在，我的寄存器文件设计有问题，为了解决这个问题，我可能需要重新考虑我的“无流水线”想法。

编写测试

对于 Python 测试，我喜欢使用 pytest，当然你也可以使用任何能吸引你的框架。以下是我在上面测试的 ALU 代码：

"""ALU tests"""
import nmigen.sim
import pytest

from riscy_boi import alu

@pytest.mark.parametrize( 
"op, a, b, o", [ 
(alu.ALUOp.ADD, 1, 1, 2), 
(alu.ALUOp.ADD, 1, 2, 3), 
(alu.ALUOp.ADD, 2, 1, 3),
(alu.ALUOp.ADD, 258, 203, 461), 
(alu.ALUOp.ADD, 5, 0, 5), 
(alu.ALUOp.ADD, 0, 5, 5), 
(alu.ALUOp.ADD, 2**32 - 1, 1, 0), 
(alu.ALUOp.SUB, 1, 1, 0), 
(alu.ALUOp.SUB, 4942, 0, 4942), 
(alu.ALUOp.SUB, 1, 2, 2**32 - 1)])
def test_alu(comb_sim, op, a, b, o): 
alu_inst = alu.ALU(32)

def testbench():
yield alu_inst.op.eq(op)
yield alu_inst.a.eq(a)
yield alu_inst.b.eq(b)
yield nmigen.sim.Settle()
assert (yield alu_inst.o) == o

 comb_sim(alu_inst, testbench)

以及我的 conftest.py：

"""Test configuration"""
import os
import shutil

import nmigen.sim
import pytest

VCD_TOP_DIR = os.path.join(
 os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)),
"tests",
"vcd")

def vcd_path(node):
 directory = os.path.join(VCD_TOP_DIR, node.fspath.basename.split(".")[0])
 os.makedirs(directory, exist_ok=True)
return os.path.join(directory, node.name + ".vcd")

@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def clear_vcd_directory():
 shutil.rmtree(VCD_TOP_DIR, ignore_errors=True)

@pytest.fixture
def comb_sim(request):

def run(fragment, process):
 sim = nmigen.sim.Simulator(fragment)
 sim.add_process(process)
with sim.write_vcd(vcd_path(request.node)):
 sim.run_until(100e-6)

return run

@pytest.fixture
def sync_sim(request):

def run(fragment, process):
 sim = nmigen.sim.Simulator(fragment)
 sim.add_sync_process(process)
 sim.add_clock(1 / 10e6)
with sim.write_vcd(vcd_path(request.node)):
 sim.run()

return run

每次测试都会生成一个 vcd 文件，我可以通过 GTKWave 等波形显示器来查看，以便调试。你会注意到，组合模拟固定运行的时间段是任意小的，而同步模拟功能运行的时间段是确定的时钟周期数。

一个信号产生于一个测试函数，它将从模拟器请求它的当前值。对于组合逻辑，我们生成 nnmigen.sim.Settle() ，要求完成模拟。

对于同步逻辑，还可以开始新的时钟周期，而不需要参数。

设计一个 CPU

在熟悉了 nMigen 之后，我开始尝试绘制一个框图来显示我的 CPU。在本系列博客的下一部分中，我将对这个问题进行更详细的讨论，但我将简单地说，我先绘制出一个指令所需要的逻辑，然后绘制出另一个指令的逻辑，然后找到如何将它们结合起来的方法。这里有第一个混乱的草图：

在弄清楚不同元件的接口要求是什么时，这个框图步骤非常有价值，但是在开始使用 nMigen 和在这个过程中学习数字逻辑设计之前，我不想这么做。修改后的框图如下所示：

请关注本系列博客的下一部分，我将深入研究 RISC-V 和 CPU 设计。我想用第三部分来重新设计我的设计，使其适用于我要实现的全部指令集（RV32I）上工作😃

lochsh，住在英国牛津的软件工程师，供职于 Perspectum Diagnostics，为医学图像诊断工具编写 C++。曾在 CMR Surgical 供职，在那里为下一代手术机器人编写裸机嵌入式 C。对 Rust 很感兴趣，已经写过很多 Python 代码，愿意尝试更多的函数式编程。

原文链接：

https://mcla.ug/blog/risc-v-cpu-part-1.html