FPGA可测性设计的“大数据”原理

　　当下，最火的学问莫过于“大数据”，大数据的核心思想就是通过科学统计，实现对于社会、企业、个人的看似无规律可循的行为进行更深入和直观的了解。FPGA的可测性也可以对FPGA内部“小数据”的统计查询，来实现对FPGA内部BUG的探查。

　　可测性设计对于FPGA设计来说，并不是什么高神莫测的学问。FPGA的可测性设计的目的在设计一开始，就考虑后续问题调试，问题定位等问题。要了解FPGA可测性设计，只不过要回答几个问题，那就是：

　　（1） 设计完成如何进行测试？

　　（2） 设计出现问题，如何迅速定位？

　　（3） 如何在设计之初就能划分故障的层次，进行问题隔离？

　　一般情况下，在设计的调试阶段，如果出现BUG，则需要通过嵌入式逻辑分析仪（chipscope/signaltap）对可能出现问题的信号进行抓取。这种方式，对于较大型的设计调试速度较慢（其编译时间较长，迭代速度较慢，但是也是一种很有效的手段和FPGA的必备技能）。那么对于大型工程的可测试性，有什么行之有效的手段？

　　（1）统计计数。

　　FPGA设计中的统计计数不是不是什么”大数据“，只不过是些“小数据”，例如，对于网络接口来说，收到多少包，发送多少包，收到多少字节，发送多少字节。 对于一个模块来说，收到多少次调用，或者发起多少次 *** 作。对于读取FIFO的数据流 *** 作，从FIFO中读取多少frame（帧），向后级FIFO写入多少帧。

　　这些计数，毫无疑问都是需要占用资源的，但是占用这些资源是有价值的。通过这些计数，设计可以通过总线接口供外部处理器读出。于是一张FPGA内部设计的“大数据”图形就显现出来了”。

　　从上图可得，通过外部CPU可将各处理模块中的计数，分别读出，于是得到其内部的一张数据流图。我们可以简化设计为（计数A->计数B->计数C->计数D->计数E）。实际使用中可根据占用的资源和实际需要的观测点来确定。

　　假设，我们在调试过程中发现，有输入突然没有输出，这是不需要再去内嵌逻辑分析仪来抓取信号，通过CPU的软件，可以打印出所有计数，在有输入驱动的情况下，假设计数C有变化，而计数D没有变化，则直接定位处理模块3，此时处理有问题，简单直接而有效。

　　令一种情形也可以迅速定位，输入多，但是输出少，比如正常输入的码流，但是输出到显示上确实缺帧少帧，完全不流畅。通过计数分析，原本帧计数C和D应该一样多，但是D却计数较C少很多，说明此时处理模块3性能不够，或者设计有缺陷。这样就把整个设计的关键点定位到处理模块3.

　　通过FPGA内部各模块的关键计数分析，来定位分析问题，在设计上没有任何难度。不过需要外部CPU或者FPGA嵌入式CPU的配合使用。

　　凡事有利就有弊，添加多的计数，会增加资源的使用量，那么如何平衡？对这种分析计数进行单独位宽设定，在全局统一的宏定义中定位`define REG_WIDTH N 。此时N的设定可以灵活多样，8位/16位/32位等等。可以根据项目中资源的剩余量，灵活添加所需的逻辑，毕竟这些计数的值提供分析试用。

　　（2）状态输出。

　　如果向上述问题一样，我们定位到某个模块，那么如何再定位到模块中那个逻辑的问题？

　　解决这个问题的关键，就是状态机，向输出计数一样，一般的设计中，都会以状态机为核心进行设计，将状态机的CS（当前状态）信号引出，如果没有外部输出的情况下，当前状态应该为IDLE。比如上文中，我们定位到模块3此时死机，等待不再输入外部信号时，此时模块3中的状态机信号如不为IDLE，假如此时正处于状态B_CS，则说明此时模块的错误出现在状态B。而B跳转必须由信号X起效。因此可以直接定位到信号X的问题。剩下就是要定位信号X为什么不起效。

　　（3）逻辑复位。

　　划分FPGA的问题或者模块问题的另一种方式就是逻辑复位，上文讲复位时（架构设计漫谈），逻辑复位，如果A模块自身有逻辑复位，如果设计没有输出（通俗叫做“FPGA死了”），如果怀疑某个模块，该模块逻辑复位后，设计又正常工作，则需要定位的则是可以是该模块、或者该模块影响的与其连接模块（该模块的非正常输出导致下一级模块出错）。

　　本文将的FPGA可测性设计，非ASIC讲的通过插JTAG/BIST进行的测试。其目的还是通过关注如何测试的设计，来定位问题，提高FPGA的可测性。除此之外，逻辑探针也是可以一个解决测试问题的方向（专题另述）。可测性的提高，意味着调试手段的增加，调试速度加快，而不是一味的依赖嵌入式逻辑分析仪。能够达到快速问题定位能力，是FPGA研发能力一个重要的体现，而可测性设计则是提升这一能力有力的助手。