はじめに

私の前後が、PythonからHDLを生成したり、Pythonから直接ゲートを合成したり、と((((；ﾟДﾟ))))ｶﾞｸｶﾞｸﾌﾞﾙﾌﾞﾙですが、これは、至って気楽な記事です。

SystemVerilogって、ハードウェアを記述するためだけのものではないですよね? というか、社会人になって以来、HDLは使えど、ハードウェアを合成したことないです。もっぱらSystemVerilogでプログラムしたりするだけなのですが、ライブラリが少ないので(検証用のライブラリはとっても豊富ですけどね)、効率が悪いのが難点です。それ、普通の言語だったら、ライブラリで一発なのに。。。と言ったものでも、自分で書かないといけないのは結構ストレスですよね。

そういう時は、みんな大好きPythonに接続して、なるべく少ない記述で済ましてまいましょう、というものです。

流れ

SystemVerilogのDPIを使います。何かの本(SystemVerilog設計スタートアップ?)でDPIは、Cだけではなく、色んな言語に繋がる予定、とのことですが、現時点では、DPI-Cだけしかないので、DPI-C経由で、SystemVerilogとPythonを接続することになります。

SystemVerilog - (DPI) - C - Python

という流れです。

今回、2次方程式の係数をSystemVerilogから、Pythonに渡して、解をSystemVerilogに返す、という流れにしたいと思います。

Python

2次方程式は、SymPyに解いてもらいます。

two_order_eq_py.py

import sympy

def calc_two_order_eq(a, b, c):
  x = sympy.symbols('x')
  f = a*x**2 + b*x + c
  solve = sympy.solve(f, x)
  return solve

C

数年ぶりのCなので、あまりいい感じじゃない気がします。もっと、汎用的に作れると思うのですが。。。

two_order_eq.c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <Python.h>
#include <svdpi.h>

void two_order_eq(double* ary, double* answer) {
  PyObject *pName, *pModule, *pFunc;
  PyObject *pArgs, *pValue;
  int i, order=2;

  Py_Initialize();
  pName = PyString_FromString("two_order_eq_py");       
  pModule = PyImport_Import(pName);                                   
  pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "calc_two_order_eq");

  pArgs = PyTuple_New(order+1);             // Pythonに渡す引数toupleを生成
  for (i=0; i<order+1; i++) {
    pValue = PyFloat_FromDouble(ary[i]);
    PyTuple_SetItem(pArgs, i, pValue);
  }

  pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);    // Pythonの関数を実行

  for (i=0; i<order; i++) {          // Pythonの結果を回収。
    answer[i] = PyFloat_AsDouble(PyList_GetItem(pValue, i));
  }

  Py_Finalize();
}

SVのコード

two_order_eq.sv

module top();
real ary[3];
real answer[2];

import "DPI-C" function void two_order_eq(input real ary[3], output real answer[2]);

initial begin
  ary = {1, -1, -6};
  two_order_eq(ary, answer);
  $display("Answer is %f, %f", answer[0], answer[1]);
  $finish;
end
endmodule

Make

お高いシミュレータであれば、SVのコードとCのコードをシミュレータに渡してやれば、一気にコンパイルして実行してくれます。
お高いやつじゃない場合は、*.oを作って、-sv_libで渡してやればいいんですかね?

実は。。。

もっと、いいサンプルが、https://github.com/rfukatani/pylink にあります。ΔΣ変調をPythonの部分で書いているようです。これを見ると、Matlabなくてもあるところまでいけるね、って感じがします。

ともあれ、これで、面倒な処理をPythonに投げることができるので、生産性が大きく向上します。SVのコードをどれだけ削減できるか、というのが、僕にとっては幸せへの第一歩です。

面倒な処理はPythonにおまかせ

はじめに

流れ

Python

C

SVのコード

Make

実は。。。