vcs怎么生成覆盖率报告

要生成覆盖率报告，可以按照以下步骤： 1. 在编译Verilog代码时，需要添加`-debug_all`参数，以便VCS生成调试信息并生成simv.vdb文件。例如： ``` vcs -debug_all -sverilog -full64 -f filelist.f ``` 2. 运行仿真测试并生成覆盖率数据，可以使用如下命令： ``` ./simv -cm line+cond+fsm+tgl ``` 其中，`-cm`参数用于指定覆盖率信息的类型，这里使用了line（语句覆盖率）、cond（分支覆盖率）、fsm（状态机覆盖率）和tgl（时序覆盖率）。 3. 使用`urg`命令生成覆盖率报告，可以使用如下命令： ``` urg -dir simv.vdb ``` 其中，`-dir`参数用于指定`urg`命令分析的覆盖率数据所在的目录，这里是simv.vdb文件所在的目录。如果需要生成HTML格式的报告，可以添加`-format html`参数，如下所示： ``` urg -dir simv.vdb -format html ``` 4. 生成的覆盖率报告将会保存在当前目录下的`urgReport`文件夹中。需要注意的是，VCS的覆盖率工具可以生成HTML格式的报告，但生成的报告可能不够美观，也不够易于理解。如果需要更加专业的覆盖率报告，可以考虑使用其他第三方工具，如Cobertura、JaCoCo等。

假设在vcs上生成了一个simv.vdb，但是他包含了tb的代码覆盖率，如何在生成覆盖率报告的时候，将tb的代码覆盖率去掉，只生成dut的代码覆盖率

在生成覆盖率报告时，可以通过使用 JaCoCo 的命令行工具来筛选出需要的代码覆盖率信息。具体步骤如下： 1. 使用 JaCoCo 的命令行工具来合并所有的 .exec 文件。例如，可以使用以下命令来合并所有的 .exec 文件： ``` java -jar jacococli.jar merge file1.exec file2.exec --destfile merged.exec ``` 其中 `jacococli.jar` 是 JaCoCo 的命令行工具，`file1.exec` 和 `file2.exec` 是需要合并的 .exec 文件，`merged.exec` 是合并后的 .exec 文件。 2. 使用 JaCoCo 的命令行工具来生成覆盖率报告。例如，可以使用以下命令来生成 HTML 格式的覆盖率报告： ``` java -jar jacococli.jar report merged.exec --classfiles classes --sourcefiles src --html report ``` 其中 `merged.exec` 是合并后的 .exec 文件，`classes` 是编译后的类文件目录，`src` 是源代码目录，`report` 是生成的 HTML 报告目录。 3. 在生成覆盖率报告时，可以使用 `--include` 和 `--exclude` 参数来筛选需要的代码覆盖率信息。例如，可以使用以下命令来只生成 `dut` 相关的代码覆盖率报告： ``` java -jar jacococli.jar report merged.exec --classfiles classes --sourcefiles src --html report --include dut* --exclude tb* ``` 其中 `--include dut*` 表示只包含类名以 `dut` 开头的类，`--exclude tb*` 表示排除类名以 `tb` 开头的类。通过这种方式，就可以在生成覆盖率报告时，只包含需要的代码覆盖率信息。

Vcs合并覆盖率

### VCS 合并覆盖率的计算方法与提升策略 #### 1. 合并覆盖率的基础概念在验证流程中，覆盖率用于评估测试的有效性和完整性。当多个测试用例运行完成后，会产生各自的覆盖率数据文件（通常为 `.vdb` 文件）。为了全面分析整体覆盖情况，这些独立的覆盖率文件需要被合并成单一的数据集[^1]。 VCS 支持多种类型的覆盖率合并操作，主要包括 `union` 和 `drop` 模式。 - **Union Mode**: 将新的覆盖率数据与已有数据合并，形成更完整的覆盖率集合。此模式适用于希望保留所有历史覆盖率的情况。 - **Drop Mode**: 新的覆盖率数据会替换旧有数据中的重复部分，仅保留最新的覆盖率信息。这种模式适合不需要累积历史数据的应用场景[^4]。 #### 2. 使用 `-flex_merge` 参数控制合并行为在实际应用中，可以通过指定 `-flex_merge` 参数来调整覆盖率合并的行为： ```bash urg -full64 -flex_merge union -dbname <merge_coverage_name>.vdb -dir simv.vdb & ``` 上述命令表示将当前目录下的覆盖率数据库 (`simv.vdb`) 与其他已有的覆盖率数据进行联合运算，并存储到 `<merge_coverage_name>.vdb` 中。如果不想合并而是丢弃冗余项，则可改为如下形式： ```bash urg -full64 -flex_merge drop -dbname <merge_coverage_name>.vdb -dir simv.vdb & ``` 这两种方式的选择取决于具体需求：是否需要保存所有的历史覆盖率记录还是仅仅关注最新状态[^4]。 #### 3. 提升覆盖率合并效率的方法由于大规模项目可能涉及大量的覆盖率数据处理，因此优化其性能至关重要。以下是几种常见的改进措施： - **减少不必要的覆盖率收集范围** 针对特定功能模块或者子系统单独定义覆盖率采集规则，避免全局范围内无差别地捕获所有信号变化细节。这样不仅可以降低单次模拟产生的原始数据量，还能加快后续合并速度[^5]。 - **利用增量更新机制** 如果每次新增加的内容相对较少，在执行全量重新计算之前先尝试基于差分的方式快速同步差异部分即可满足大部分场合下对于及时性的要求[^1]。 - **硬件资源分配优化** 对于超大型设计而言，单纯依赖软件层面手段难以显著改善耗时状况；此时考虑引入分布式计算框架或多核处理器支持成为必要选项之一。例如通过配置多线程参数让工具充分利用现代计算机架构优势完成任务调度管理等工作环节从而达到提速目的[^2]。 - **合理设置度量标准** 明确哪些指标最为关键并将重点放在它们上面而不是试图追求面面俱到的结果展示效果反而有助于缩短总体所需时间周期长度因为减少了无关紧要项目的干扰影响程度所致[^3]。 #### 4. 示例脚本自动化覆盖率合并过程下面给出一段简单的 Shell 脚本来演示如何批量处理多个仿真生成的不同阶段版本之间的关系转换逻辑以便最终得到统一视图呈现出来供进一步审查使用: ```bash #!/bin/bash # 定义目标输出路径及名称 MERGED_DB="merged_coverage.vdb" # 初始化第一个作为基础层导入对象 cp ./test_0/simv.vdb $MERGED_DB # 循环读取剩余各组分别追加入队列当中去逐步累加起来构成完整结构体系 for i in {1..9}; do echo "Merging test_$i..." urg -full64 \ -flex_merge union \ -dbname $MERGED_DB \ -dir ./test_${i}/simv.vdb & done wait echo "All coverages have been merged into ${MERGED_DB}." ``` 该脚本假设存在编号从 `test_0` 到 `test_9` 的十个不同批次实验结果待汇总整理完毕后再通知用户已完成全部工作流步骤[^5]。 --- ###

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vcs怎么生成覆盖率报告

假设在vcs上生成了一个simv.vdb，但是他包含了tb的代码覆盖率，如何在生成覆盖率报告的时候，将tb的代码覆盖率去掉，只生成dut的代码覆盖率

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