【芯片驗證】異步電路碎碎念（十）在靜態(tài)對象內(nèi)構建可控隨機·方案一

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上一篇文章中對兩個典型的隨機方法在靜態(tài)對象中的隨機特性進行了探究：
【芯片驗證】異步電路碎碎念（九）靜態(tài)對象中的隨機函數(shù)特性探究
在此基礎上這一篇來討論如何在靜態(tài)對象內(nèi)構建可控的隨機方法。先把上一篇的結論拿出來：
1.縱向看，無論是$random還是$urandom都實現(xiàn)了隨機功能，且每次隨機值不同；
2.橫向看，兩個例化模塊對比，$random每次隨機的結果不同，而$urandom每次隨機的結果相同；
3.以不同的種子進行仿真時，同一個例化模塊，$random的隨機結果每次都相同，而$urandom每次的隨機結果是不同的；

再把我們的需求明確下：
1.隨機數(shù)值是可控且可以復現(xiàn)的，不同的種子隨機出不同的結果，相同的種子隨機出相同的結果，這樣可以充分覆蓋隨機場景，且出錯后穩(wěn)定可復現(xiàn)；
2.橫向看，不同的比特（即每條異步走線路徑）隨機的結果不同，例如隨機延遲時，每條路徑的延遲本身就不同，如果隨機結果一致那就沒有意義了；
3.縱向看，單比特走線每次隨機的結果不同，例如這次跳變隨機恢復為正確值，下次隨機恢復為錯誤值；

基于這兩個表格，很容易想到一種比較容易實現(xiàn)的可控隨機方法：$random+$urandom，既然你來都是有YES有NO，那兩個加在一起不就都是YES了么！

多說無益，咱們來做一做實驗看看吧，修改之前實驗的RTL代碼為：
reg [7:0]rand_value, urand_value;
reg [7:0]new_rand_value;
always @*begin
  if(power)begin
rand_value  = $random;
urand_value = $urandom;
new_rand_value = $random + $urandom;
//$display("----------------------------------------------");
//$display("%m rand_value = 'h%0h",  rand_value);
//$display("%m urand_value = 'h%0h", urand_value);
$display("%m new_rand_value = 'h%0h", new_rand_value);
//$display("----------------------------------------------");
  end
end仍舊以0/1234/5678三個種子進行三次仿真：tc seed = 0
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'hbd
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h9f
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h6f
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'hf4
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'hec
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h1c
tc seed = 1234
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'hd8
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'hba
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h7
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h8c
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h37
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h67
tc seed = 5678
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h78
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h5a
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h24
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'ha9
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'ha0
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'hd0通過觀察這個結果不難得出結論，無論從時間維度、例化維度還是仿真種子的維度看，隨機結果都是不同的，初步分析是可以滿足我們的需求。再看看是否可以穩(wěn)定復現(xiàn)，重新以seed=1234跑一下仿真看下：tc seed = 1234
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'hd8
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'hba
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h7
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h8c
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h37
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h67確實可以穩(wěn)定復現(xiàn)隨機的結果。從實驗結果上看，$random+$urandom是能夠滿足我們的需求的。那么進一步對這個方法進行分析，從之前的特性上能夠看出來，我們最常用的$urandom之所以不能滿足需求是因為對于靜態(tài)模塊的不同例化體而言，同一回合的$urandom會隨機出完全一樣結果，可以理解為其不感知靜態(tài)模塊的多個例化實體。而此時以能夠感知靜態(tài)模塊不同例化實體的$random作為補充把這個作為隨機的“地基”引入到$urandom的結果上來，那么就填補了$urandom的“功能缺失”。而$random這個地基恰好又是在每個回合隨機結果也不一樣，缺失是對于不同的seed同樣的模塊中隨機結果一致，這也沒關系，$urandom補充了這個功能上的問題。這樣以$random和$urandom互為補充的方式，滿足了我們構造可控隨機的需求，同樣這兩個函數(shù)的其他組合方式也是可以的，比如$random*$urandom：tc seed = 0
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h3c
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h34
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h7a
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'he4
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h53
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h23
tc seed = 1234
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'hd7
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'ha5
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h32
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h94
testbench.u_rand_test1 new_rand_value = 'h22
testbench.u_rand_test0 new_rand_value = 'h2

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