【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

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好，在前面鋪墊了八篇文章之后，終于來到了這個專欄里最想討論的地方了。
為什么好好地要在探究異步邏輯的專欄中討論起隨機的事情了呢？因為想聊一聊對跨異步模塊的仿真隨機問題。這個問題本身是一個挺龐大的話題，而我也沒有太多的經(jīng)驗因此主要以探究和談論為主。說到對跨異步模塊和邏輯進行功能仿真，很多地方都提到了在模塊里引入隨機延時的思路，這個思路沒有什么問題但是引入的隨機卻很容易讓我們掉坑里。
在驗證環(huán)境中我們見得最多的隨機函數(shù)有兩個：$random和$urandom（臨時抽查：在環(huán)境中進行隨機時要用哪個？為什么？），對于這兩個函數(shù)在環(huán)境中的隨機特性相信大家都是非常熟悉并牢記了用$urandom進行隨機而不要使用$random。但是一旦在靜態(tài)對象中（環(huán)境是automatic記得吧）比如module、interface中使用這兩個函數(shù)，他們的特性就和在環(huán)境中不一樣了。
實驗環(huán)境搭建為了直觀的總結特性，我先做了一個簡單的模塊，核心代碼就是這樣：
reg [7:0]rand_value, urand_value;
always @*begin
  if(power)begin
rand_value  = $random;
urand_value = $urandom;
$display("----------------------------------------------");
$display("%m rand_value = 'h%0h",  rand_value);
$display("%m urand_value = 'h%0h", urand_value);
$display("----------------------------------------------");
  end
endpower是輸入接口，每當power跳轉為1時會分別進行一次$random和$urandom的隨機并將隨機結果打印出來。之后通過auto_testbench生成環(huán)境，并在環(huán)境中例化了兩個rand_test模塊：
rand_test
u_rand_test0(.power(power));
rand_test
u_rand_test1(.power(power));而后在testbench驅動power信號，共使能3次：
logic power;
initial begin
  wait(sim_start === 1'b1);
  `DELAY(10, clk);
  power = 1'b1;
  `DELAY(1, clk);
  power = 1'b0;
  `DELAY(10, clk);
  power = 1'b1;
  `DELAY(1, clk);
  power = 1'b0;
  `DELAY(10, clk);
  power = 1'b1;
  `DELAY(1, clk);
  power = 1'b0;
  sim_finish = 1'b1;
end實驗環(huán)境搭建完成。
實驗現(xiàn)象為展示結果，分別以seed=0/1234/5678三個種子進行了三次仿真，仿真結果如下：

這樣看起來并不是很直觀，那么通過表格對三次仿真結果進行匯總：

特性分析先對單一仿真結果如seed=4567進行分析，將時間軸稱之為縱向維度，將并行例化軸稱之為橫向維度：

觀察仿真結果可以發(fā)現(xiàn)如下的特性：
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；
之后觀察三次仿真結果，進一步得出另外的特性：
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；
將這三個結論匯總在表格上：

而在我們的需求是什么呢？讓我們思考下，假設我們現(xiàn)在是對多比特信號進行跨異步的處理，在異步路徑上我們對每個比特加入了隨機延遲（或者在同步器出口亞穩(wěn)態(tài)隨機恢復為正確值或錯誤值），那么在通過驗證環(huán)境進行仿真時，我們必然希望：
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；
因此最符合我們預期的特性應該是這樣的：

那么顯然，$random和$urandom都是不符合我們的需求的，$urandom_range(min, max)、std:randomize()甚至randcase都和$urandom有相近的性質，也無法解決問題。
所以在靜態(tài)模塊中怎么構造我們需要特性的隨機方法呢？

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