在上一篇《淺談建模的意義和驗證的危機》中，曾大肆鼓吹“對于認知DUT，行為建模既是方法，也是目的”，“心中沒有她，又怎能待好她”，呼吁IC驗證者要通過手寫DUT的reference model來實現對DUT的規格特性的充分理解。然而，此篇內容卻涉及調用第三方的代碼作為reference model。此刻耳畔仿佛想起了啪啪的打臉之聲。

System Verilog(SV)把其他編程語言統一成為外語，Foreign Programming Language（FPL）。Direct Programming Interface(DPI)是SV定義的一種專門集成外語代碼和處理SV之外的業務功能的機制，主要負責和廣大的外部語言代碼進行溝通和交涉。如果用西安的各所大學來比喻SV的各個機制功能，那么DPI對應的大致就是西安外事學院了。

海納百川，有容乃大是川大的校訓。SV的制定者希望Test Bench能兼濟包容，也不希望所有組件和代碼都只能是由SV語言開發。并且不得不承認，通過集成C/C++/Matlab的代碼，會縮短搭建驗證平臺的時間，減少IC驗證者的工作量。

在DPI機制中，仿真系統的資源被分成獨立的兩部分：SV-domain（SV語言區域）和FPL-domain（其他語言區域）。這些資源包括緩存數據和變量的存儲資源，也包括程序編譯鏈接和執行的運行資源。在驗證平臺中調用FPL程序代碼時要遵循黑盒原則，即FPL代碼涉及的業務功能是獨立的，與SV部分要充分解耦。在SV和FPL中無法直接訪問對方代碼中的變量。

他們就像白天和黑夜。雖然黑夜給了我們黑色眼睛，我們也曾用它去尋找光明，但是黑夜永遠不懂光明，正如白天不懂夜色的黑。

System Verilog 3.1版本支持的FPL只有C。其他語言可以通過C寫的wrapper包裝一下實現跟SV的通信。

DPI專門定義了一些數據類型，這些數據類型與SV的多種數據有對應關系。在C程序的接口處，使用這些專門定義的參數，利用數據類型的對應關系，實現SV-domain和C-domain的通信。為了便于使用，SV還為某些重要的數據類型，量身定制了一系列的操作和處理函數。如何使用這些數據類型和相應的操作函數實現兩個domain的數據傳遞和轉換，是DPI關鍵技術點，也是本文的干貨所在。

通常情況，C的函數都是不消耗仿真時間，即延時是0，瞬間完成，就像在SV中調用function一樣。只不過這個function的端口類型只有input，output和inout，不支持ref。

為了把C語言的數據類型能映射到SV語言，SV定義了一個文件svdpi.h。在該文件中定義了許多的數據類型，這些類型基本可以和C語言的數據類型一一對應。

上面表格是我挑出的比較重要的幾種數據類型，而其中比較重要的是open array[]。

綠皮書有一章節（12.5）專門介紹它，在svdpi.h中也專門為它定義了很多的微操函數。

在C語言里面，函數接口的參數會劃分方向，對于輸入的變量，加上const，一旦在C程序中，對輸入變量進行賦值操作，編譯器會報錯。我覺得犯這種錯誤的概率太低，沒必要加。問道于何同學，覺得這種錯誤還是比較常見的，建議加上。

在SV角度看，open array[ ]就是動態數組（dynamic array）。SV之所以選擇動態數組來進行SV和C之間的數據內容傳遞，是因為動態數組的深度可以靈活改變。只要在定義dpi接口的時候，把動態數組的名稱和C的對應的數組關聯上，那么只需要在不同的場景中，通過動態的改變動態數組的深度，就可實現SV和C的數據傳遞。

隊列（queue)表示有意見，嘟嘟囔囔的撅著小嘴問，為啥不選我？

先坐下吧，閔老師扶了扶眼鏡說，SV和C的數據存儲雖然都放在內存中，但是系統需要把它們倆的存儲空間分開，最忌諱內存越界。動態數組在每次使用之前，需要先通過new[N]來分配空間，之后動態數組的內存空間就確定了。然而隊列的存儲空間是一直可變的，SV雖然會初始時刻給你分配一定空間，但是當元素把空間裝滿后，SV會自動分配更多的空間。這樣就容易造成內存越界。

關聯數組（associative array）也想發言，把肥嘟嘟的小手舉得高高的。

先把手放下來，閔老師笑著輕輕擺了擺手，你太離散了，存儲的都是稀疏和分散的數據，SV仿真器要采用tree或hash table的方式來存放，會帶來額外的存儲開銷。

以上就是DPI的相關背景介紹。干說不練假把式，我們舉個例子吧。

如下圖所示，peak_find是一個matlab函數，輸入變量signal包含多個無符號數據，經過一系列運算和處理，輸出4個無符號數據到變量peak_two之中。

將該函數集成到SV的Test Bench中，使用matlab engine的方式需要定義一個c程序將其包起來，名稱如下所示。

void peak_find_dpi(const svOpenArrayHandle signal_i, svOpenArrayHandle peak_two_o);

其接口參數就用到了開放數組。

該C函數可分為如下幾步：

圖4 dpi.c的流程圖

站在SV角度看，C程序是外來的，是舶來品，需要“進口”,即import。代碼只需一行: import “DPI-C” function void name_of_your_c_function()；

假如我們國家只能進口美國的商品，其他國家的貨物就得都先到美國，再來中國。同樣的道理，用matlab engine的方式，調用matlab程序，得用C程序先包裝一下。

matlab程序如此，C++程序亦是如此。

對于C程序，仿真時通常是用GCC編譯，而matlab程序是用到了mathWorks公司的MATLAB工具，SV仿真需要用到Synopsys公司的VCS工具。夜路走的多了難免遇到鬼，工具用的多了也難免有版本問題。

so文件報錯是一個典型的工具版本不一致引入的問題。如下圖所示。這個問題其實是IT問題，不是IC驗證技術問題，但是它跟IC驗證息息相關。

就像神農嘗百草，梅同學通過嘗試多個版本的MATLAB，GCC和VCS，最終發現GCC4.8.5+MATLAB2015B+2017以上VCS的組合可以比較穩妥。同時把/usr/lib64/libstdc++.so也要更新到6.0.21。遂搞定這個問題。