4K门纯硅设计的门级仿真优化：事件调度、状态压缩与增量仿真

在数字电路设计领域，纯硅设计（Pure Silicon Design）代表了一种极简主义的设计哲学：无 CPU、无内存、仅依赖有限逻辑门实现完整功能。a1k0n 在 Tiny Tapeout 8 竞赛中提交的纯硅设计作品，仅使用约 4000 个逻辑门就实现了包含星场背景、3D 棋盘格、正弦滚动文本和完整音频合成的复杂演示程序。然而，这类设计的开发过程中，门级仿真的性能瓶颈尤为突出 ——a1k0n 提到其 Verilator 仿真 “在我的系统上仅能以约半实时速度运行”。对于需要频繁迭代的设计流程，仿真性能直接决定了开发效率。

纯硅设计对门级仿真的特殊需求

纯硅设计通常具有以下特征，这些特征对门级仿真提出了独特要求：

1. 极简状态管理：如 a1k0n 设计中的 293 个触发器，每个状态位都需精确仿真
2. 组合逻辑密集：大量使用查找表替代 ROM，逻辑优化程度高
3. 时序约束严格：48MHz 时钟下的周期精确仿真需求
4. 迭代频繁：设计空间探索需要快速仿真反馈

传统的门级仿真器在处理这类设计时，往往面临事件调度开销大、内存占用高、重复仿真效率低等问题。以 Verilator 为例，它将 Verilog 编译为 C++ 代码进行周期精确仿真，虽然避免了传统解释型仿真的开销，但在事件调度和状态管理上仍有优化空间。

事件调度算法选择与优化策略

事件调度是门级仿真的核心，决定了仿真器如何处理信号传播和时序事件。对于 4K 门规模的纯硅设计，以下调度策略值得考虑：

保守调度算法（Conservative Scheduling）

保守调度算法确保在任何时刻，只有当前时间戳的事件被处理。这种算法的优势在于确定性好，适合调试，但并行度有限。实现时可采用的优化包括：

• 事件队列分层：按时间戳将事件分配到不同层级队列，减少队列操作开销
• 批量事件处理：将同一时间戳的多个事件批量处理，减少上下文切换
• 优先级调度：为关键路径事件分配更高优先级，加速收敛

// 简化的事件队列分层实现示例
class HierarchicalEventQueue {
    std::vector<std::queue<Event*>> time_slots;
    uint64_t current_time;
    
    void schedule(Event* e, uint64_t delta) {
        uint64_t target_time = current_time + delta;
        if (target_time < time_slots.size()) {
            time_slots[target_time].push(e);
        } else {
            // 动态扩展或使用溢出队列
        }
    }
    
    void process_current_events() {
        auto& queue = time_slots[current_time % time_slots.size()];
        while (!queue.empty()) {
            process_event(queue.front());
            queue.pop();
        }
        current_time++;
    }
};

乐观调度算法（Optimistic Scheduling）

乐观调度允许多个处理单元并行处理不同时间戳的事件，通过回滚机制处理冲突。对于纯硅设计的小规模特性，可采用轻量级乐观调度：

• 检查点间隔优化：根据设计复杂度动态调整检查点间隔（建议 100-1000 周期）
• 冲突检测简化：利用纯硅设计状态少的特点，采用位图快速检测冲突
• 局部回滚：仅回滚受影响的部分电路，而非整个设计

混合调度策略

结合保守和乐观调度的优势，针对纯硅设计的特点：

1. 组合逻辑乐观并行：组合逻辑部分采用乐观调度，利用其无状态特性
2. 时序逻辑保守处理：触发器、锁存器等时序元件采用保守调度
3. 自适应切换：根据仿真阶段动态调整调度策略

状态压缩技术实现与参数设置

状态压缩是减少仿真内存占用、提升缓存效率的关键技术。纯硅设计的有限状态特性使其特别适合状态压缩。

位级状态压缩

对于只有 293 个触发器的设计，可采用位级压缩：

• 位打包（Bit Packing）：将多个 1 位状态打包到 32 位或 64 位整数中
• 游程编码（Run-Length Encoding）：对连续相同状态进行压缩
• 差分编码（Delta Encoding）：仅存储状态变化，而非完整状态

// 位级状态压缩示例
class CompressedState {
    std::vector<uint64_t> packed_bits;
    std::vector<uint32_t> change_log; // 记录变化位置和时间
    
    void set_bit(size_t index, bool value) {
        size_t word_idx = index / 64;
        size_t bit_idx = index % 64;
        uint64_t old_value = packed_bits[word_idx];
        uint64_t mask = 1ULL << bit_idx;
        
        if (((old_value & mask) != 0) != value) {
            packed_bits[word_idx] = value ? 
                (old_value | mask) : (old_value & ~mask);
            // 记录变化用于增量仿真
            log_change(index, current_time);
        }
    }
    
    bool get_bit(size_t index) const {
        size_t word_idx = index / 64;
        size_t bit_idx = index % 64;
        return (packed_bits[word_idx] >> bit_idx) & 1;
    }
};

值域压缩技术

针对纯硅设计中常见的值模式：

1. 频繁值缓存：统计仿真过程中各信号位的值分布，为频繁值分配短编码
2. 模式识别压缩：识别状态转移模式（如计数器、LFSR），使用算法生成而非存储
3. 层次化压缩：不同模块采用不同压缩策略，平衡压缩率和访问速度

压缩参数推荐

基于 4K 门纯硅设计的特性，建议以下参数：

• 压缩窗口大小：1024-4096 周期，匹配典型仿真段长度
• 解压阈值：访问频率超过 10 次 / 窗口的信号保持解压状态
• 压缩算法选择：LZ4 或 Snappy 等快速压缩算法，压缩级别 1-3

增量仿真在纯硅设计中的应用

增量仿真是加速设计迭代的关键技术，特别适合纯硅设计的小改动场景。

基于变更集的增量仿真

记录设计修改的影响范围，仅重新仿真受影响部分：

1. 变更传播分析：静态分析工具识别修改影响的逻辑锥
2. 检查点复用：复用未受影响部分的仿真状态
3. 边界条件处理：正确处理修改部分与未修改部分的接口

仿真结果缓存与复用

针对纯硅设计的确定性特性：

• 输入模式缓存：缓存常见输入序列的仿真结果
• 子模块结果复用：未修改子模块的仿真结果直接复用
• 部分状态快照：保存关键时间点的部分状态，加速重启

增量仿真工作流优化

集成到开发流程中的具体实践：

# 增量仿真工作流示例
class IncrementalSimulationWorkflow:
    def __init__(self, design):
        self.design = design
        self.change_set = set()
        self.cache = SimulationCache()
        self.last_simulation_state = None
    
    def apply_change(self, module, change):
        # 记录修改
        self.change_set.add((module, change))
        
        # 分析影响范围
        affected = self.analyze_impact(module, change)
        
        if self.can_incremental_simulate(affected):
            # 增量仿真
            result = self.incremental_simulate(affected)
        else:
            # 全量仿真
            result = self.full_simulate()
            self.last_simulation_state = result.state
        
        return result
    
    def analyze_impact(self, module, change):
        # 使用图分析工具确定影响范围
        # 返回受影响模块和信号列表
        pass
    
    def can_incremental_simulate(self, affected):
        # 判断是否适合增量仿真
        # 标准：影响范围小于设计的30%
        total_modules = len(self.design.modules)
        affected_ratio = len(affected) / total_modules
        return affected_ratio < 0.3 and self.last_simulation_state is not None

性能优化指标与监控

建立量化评估体系，指导优化方向：

关键性能指标（KPI）

1. 仿真速度比：仿真时钟频率与实际时钟频率之比，目标 > 10:1
2. 内存效率：压缩后状态大小 / 原始状态大小，目标 < 30%
3. 增量加速比：增量仿真时间 / 全量仿真时间，目标 < 50%
4. 调度开销比：调度时间 / 总仿真时间，目标 < 20%

监控与调优建议

1. 事件调度热点分析：使用性能分析工具识别调度瓶颈
2. 内存访问模式优化：根据访问模式调整数据布局
3. 并行度动态调整：根据设计特性调整并行线程数

实践案例：纯硅演示设计的仿真优化

以 a1k0n 的纯硅设计为例，应用上述优化技术：

原始性能基线

• 设计规模：3374 个标准单元，293 个触发器
• 仿真速度：约 24MHz（48MHz 目标的一半）
• 内存占用：约 16MB 完整状态

优化后预期改进

1. 事件调度优化：采用混合调度策略，预计提升 20-30% 速度
2. 状态压缩：位打包 + 频繁值缓存，内存占用减少至 4-5MB
3. 增量仿真：小修改场景下仿真时间减少 40-60%

具体实现要点

• 正弦生成器优化：Minsky 循环算法的特殊事件模式识别
• 音频合成器缓存：Sigma-Delta DAC 输出的模式缓存
• 棋盘格渲染增量：仅重新计算变化部分的投影坐标

工具链集成建议

将优化技术集成到现有工具链中：

1. Verilator 插件架构：开发优化插件，而非修改核心代码
2. 配置文件驱动：通过配置文件选择优化策略和参数
3. 性能分析集成：与现有性能分析工具（如 gprof、perf）集成

局限性与未来方向

当前技术局限

1. 压缩精度权衡：高压缩率可能损失调试信息
2. 增量仿真复杂度：复杂时序逻辑的增量处理仍具挑战
3. 工具链兼容性：需要与现有 EDA 工具良好集成

未来优化方向

1. 机器学习辅助调度：使用 ML 预测事件模式，优化调度策略
2. 异构计算利用：GPU/FPGA 加速特定仿真任务
3. 云原生仿真：容器化仿真环境，支持大规模并行验证

结论

4K 门纯硅设计的门级仿真优化是一个系统工程，需要综合考虑事件调度、状态压缩和增量仿真等多个方面。通过针对性的优化策略，可以在不牺牲仿真精度的前提下，显著提升仿真性能，加速设计迭代。对于资源受限的纯硅设计，这些优化技术不仅提升开发效率，也为更大规模的设计优化提供了技术积累。

优化的核心思想是利用设计特性：纯硅设计的小规模、确定性、有限状态等特性，为各种优化技术提供了理想的应用场景。在实践中，建议采用渐进式优化策略，从最影响性能的瓶颈开始，逐步应用各项技术，并通过量化指标持续评估优化效果。

随着开源硬件和 Tiny Tapeout 等项目的兴起，纯硅设计正成为数字电路设计的重要方向。高效的仿真工具链将是推动这一领域发展的关键基础设施，而门级仿真优化技术则是这一基础设施的核心组成部分。

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资料来源：

1. a1k0n, "Pure Silicon Demo Coding: No CPU, No Memory, Just 4k Gates" (2025)
2. "Accelerate Logic Re-simulation on GPU via Gate/Event Parallelism and State Compression", IEEE (2025)