我正在创建某种RAM内存。想法首先是创建RAM“写入”功能，如下面的代码所示。除了RAM内存外，还有RAM模型驱动程序，用于将数据写入RAM（只是为了简要验证写入功能是否正常工作）。RAM模型驱动程序和RAM模型相互连接，应该发生一些事务，但是问题是仿真在零仿真秒内完成。任何人都知道可能是什么问题？
@gear
def ram_model(write_addr: Uint,
write_data: Queue['dtype'],*,
ram_mem = None,
dtype = b'dtype',
mem_granularity_in_bytes = 1) -> (Queue['dtype']):
if(ram_mem is None and type(ram_mem) is not dict):
ram_mem = {}
ram_write_op(write_addr = write_addr,
write_data = write_data,
ram_memory = ram_mem)
@gear
async def ram_write_op(write_addr: Uint,
write_data: Queue,*,
ram_memory = None,
mem_granularity_in_bytes = 1):
if(ram_memory is None and type(ram_mem) is not dict):
SystemError("Ram memory is %s but it should be dictionary",(type(ram_memory)))
byte_t = Array[Uint[8], mem_granularity_in_bytes]
async with write_addr as addr:
async for data, _ in write_data:
for b in code(data, byte_t):
ram_memory[addr] = b
addr += 1
@gear
async def ram_model_drv(*,addr_bus_width = b'asize',
data_type = b'dtype') -> (Uint[8], Queue['data_type']):
num_of_w_comnds = 15
matrix = np.random.randint(10, size = (num_of_w_comnds, 10))
for command_id in range(num_of_w_comnds):
for i in range(matrix[command_id].size):
yield (command_id, (matrix[command_id][i], i == matrix[command_id].size))
stimul = ram_model_drv(addr_bus_width = 8, data_type = Fixp[8,8])
out = ram_model(stimul[0], stimul[1])
sim()
这是输出消息：
python ram_model.py
- [INFO]: Running sim with seed: 3934280405122873233
0 [INFO]: -------------- Simulation start --------------
0 [INFO]: ----------- Simulation done ---------------
0 [INFO]: Elapsed: 0.00
是的，这有点令人费解。问题的要点是，在ram_model_drv模块中，您将使用他们的yield语句在两个输出接口上同步输出数据。对于PyGears，这意味着您需要在继续操作之前确认这两个接口上的数据。该ram_write_op模块通过write_addr和write_data参数连接到这两个接口。在该模块内部，write_addr只有从接口读取了多个数据后，您才从接口确认数据write_data，因此存在死锁，并且PyGears模拟器检测到无法进行进一步的模拟步骤，并在步骤0结束时退出。
驱动程序中还有两个其他问题：
eot为输出数据生成一个Queue。相反，eot应在时生成i == matrix[command_id].size - 1。async模块由PyGears无限循环地运行，因此ram_model_drv除非您明确生成GearDone异常，否则您将无休止地生成数据。好，回到主要问题。有几种方法可以绕过它：
使用去耦
为此，您首先需要将数据输出分成两个yield语句，一个用于write_addr，另一个用于write_data，因为ram_write_op每几个写入数据将只使用一个地址。
@gear
async def ram_model_drv(*, addr_bus_width, data_type) -> (Uint[8], Queue['data_type']):
num_of_w_comnds = 15
matrix = np.random.randint(10, size=(num_of_w_comnds, 10))
for command_id in range(num_of_w_comnds):
yield (command_id, None)
for i in range(matrix[command_id].size):
yield (None, (matrix[command_id][i], i == matrix[command_id].size - 1))
raise GearDone
您可以使用dreg或decouple模块之一临时存储来自的输出数据，ram_model_drv然后再将其使用ram_write_op。
out = ram_model(stimul[0] | decouple, stimul[1] | decouple)
将驱动程序分为两个模块，一个驱动两个接口
对接口使用低级同步API
该yield机制下有一个用于通过PyGears接口进行通信的较低级别的API。可以通过module().dout字段获取输出接口的句柄。数据可以通过接口发送，而无需等待使用put_nb()方法进行确认。以后，为了等待确认，ready()可以等待方法。最后，put()方法将两者结合在一个调用中，因此它将发送数据并等待确认。
@gear
async def ram_model_drv(*,
addr_bus_width=b'asize',
data_type=b'dtype') -> (Uint[8], Queue['data_type']):
addr, data = module().dout
num_of_w_comnds = 15
matrix = np.random.randint(10, size=(num_of_w_comnds, 10))
for command_id in range(num_of_w_comnds):
addr.put_nb(command_id)
for i in range(matrix[command_id].size):
await data.put((matrix[command_id][i], i == matrix[command_id].size - 1))
await addr.ready()
raise GearDone
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