SpinalHDL一门真正具备生产力的HDL开发框架

goco

在Verilog/VHDL出生到现在，其他HDL一直层出不穷，更多的是玩票或者试验性质的，有的也只是在很小的范围内局部应用，并没有根本上解决Verilog的问题。SpinalHDL是基于SCALA语言上的DSL(还有一个兄弟叫Chisel)，更准确的说是一个基于Scala的HDL开发框架，不同于以前的那些HDL，它解决了Verilog的痛点，并且和传统的IC-flow和谐共存，适合大规模的Soc系统的开发。
可以总结为八个字：高效可靠，方便复用


SpinalHDL相比Verilog/VHDL
1：彻底的参数化能力，自定义组件，自定义Lib，真正实现可重用
2：位宽推导，类型推导，写出的HDL简洁可靠3：内置Lint静态检查（位宽，端口，CDC），生成的代码不会有静态错误
4：大量高效的基础组件和可重用Lib，还在持续发展
5：至少一个Soc框架和RISCV处理器
6：自带仿真框架（后台基于Verilator），非常方便并且灵活强大，在此之上发展出一个UVM也不难
7：开源，跨平台开发SpinalHDL + Verilator（仿真） + GtkWave(波形），对于个人或者小团队再也不必上Linux装盗版全家桶
8：不光适合HDL，参考平台，测试激励都可以用Scala完成，一个平台全部搞定

SpinalHDL相比MyHDL
1: MyHDL的硬件代码更像python，而基于Scala的SpinalHDL代码更像HDL，硬件工程师阅读书写转变成本低
2: MyHDL测试基于Python,对于稍大规模仿真很难胜任，SpinalHDL仿真测试基于verilator，毫不逊色商业软件VCS
3: Scala比Python更简洁跟安全，Scala非常适合DSL，对于满眼钉子的你，Scala就是手握各种锤子

SpinalHDL相比HLS
1：SpinalHDL的代码是基于RTL，思考过程跟verilog开发完全一致，并不会产生冗余逻辑，只会参数化生成，时序问题完全取决于设计者
2：HLSL的效率逻辑冗余一致被人诟病，对于低成本低功耗的消费级IC，面积功耗是一道过不去的门槛，需要精细化的设计。


SpinalHDL相比Chisel
1：chisel源于学校，缺乏工程经验，不管是chisel源码还是生成的Verilog可读性较差，有大量的争议设计
2：SpinalHDL对硬件工程师更为友好，对于有IC开发背景的工程师，阅读SpinalHDL源码几乎没有太大障碍。
3：SpinalHDL有完整的文档, 清晰的软硬件概念，生成的verilog代码非常接近工程师手工书写风格，适合团队混合开发。

SpinalHDL并不替代现有IC开发Flow，它是一个高效的生成器，对传统IC团队较为友好，对于混合开发（部分人SpinalHDL, 部分人Verilog）也完全没有阻碍，不做强制。

缺点：
算不上缺点的缺点，Scala是基于JVM上的一门面向对象函数式编程语言，对于传统的IC工程师需要一些学习成本。
但是如果有python或者C,java使用经验，学习Scala花不了多久，另外Scala也是一门非常值得学习的语言，有很多先进的元素。
如果之前你认为python是一门最简洁方便的语言，那么用了Scala你可能会改变主意 ： )

担心：
    回到之初的那个问题，会不会是一个玩具，值得花时间去学习吗？ 对于IC工程师，我在自己公司会不会用不了？
    是否需要花时间学习一门新的语言，因人而异，看自己的兴趣和需求，但是SpinalHDL确实具备生产力，能开发大型系统，而且更适合开发大型系统，所以它不是玩具。
    SpinalHDL跟现有团队以及Flow不冲突，可以自由组合，平滑过渡。

SpinalHDL2015左右出现的，还算比较新，但是已经在IC图像处理，通信基带，神经网络，以及SOC有实实在在的应用，并没有遇到严重的缺点。另外SpinalHDL是开源的，对于不满意的地方，或者自己有好的lib或者组件，每个人都可以不断的完善，而且也不难。

资料：
1 官方文档：https://spinalhdl.github.io/SpinalDoc-RTD/index.html
2 社区讨论：https://gitter.im/SpinalHDL/SpinalHDL
3 新手教程：https://github.com/jijingg/Spinal-bootcamp
4 知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1172895565598920704

goco

   

abeey 发表于 2020-6-23 19:49
现在就是文档跟不上，小规模逻辑开放绰绰有余。

SpinalHDL的文档已经算是相当全面了，另外源码可读性很高。对硬件工程比较友好很容易上手

goco

   

abeey 发表于 2020-6-23 19:49
现在就是文档跟不上，小规模逻辑开放绰绰有余。

SpinalHDL有官方文档，你能遇到的80%的文档都能在文档上找到。其余的问题可以在社区https://gitter.im/SpinalHDL/SpinalHDL中提问，社区对新人比较友好，不管是比较简单或者复杂的问题都会有人及时解答

goco

   

xiaojia102003 发表于 2020-7-8 15:58
关注下，后端工具对Spinal HDL的支持怎么样？

SpinalHDL是一个高效的Verilog生成器，它的输出是verilog，对验证，后端是透明的，后续FLOW完全跟原来的开发流程一致。

goco

   

quanqiutong 发表于 2020-7-9 10:14
这种我试过，感觉还是不成熟
1. 环境问题，要配置java，scala 工作环境，不熟悉的人很头疼，没有统一的平台 ...

你说的关于环境或者语言的复杂度对于新手确实有，但是我觉的这个并不是一个很大的障碍。
1. 环境和平台我认为恰恰是这套开发方法的优势，SpinalHDL + verilator + IDEA + gtkwave， 都是跨平台开源免费软件，
在windows上，在mac上都能无障碍开发。环境的安装不应该是一个很困难的事情，好歹我们也自称工程师，这个不应该是问题。

2. scala 语言复杂，绝大多数是人云亦云。就像很多人说python简单一样， python简单吗，python 作为工具使用可能会比较方便，但作为一门开发语言，我并不认为它简单。反而Scala学起来并没有什么秘密，一切都能追根溯源。由于Scala强大的表达能力，类型推断，模式匹配，函数式编程特性，写出来的代码往往比python要简洁漂亮的多。一开始可能给人感觉有点复杂，有点像VIM，花点时间会用了基本上回不去了。所以不妨尝试花一点点时间系统的学习一下，相信你会爱上它。

3. 可读性差，chisel、SpinalHDL 都有这样的问题，不过最新版本的SpinalHDL生成代码已经非常接近手工写的，spinalHDL会原封不动的保留所有的信号名，并不会擅自优化修改信号，目前SpinalHDL对于可读性唯一的不足的地方是匿名变量，匿名变量是个历史问题，是偷懒比较安全的做法。将来的版本里面会把匿名变量也拿掉，重复信号会有后缀index替代，这样可读性基本上就基本上没什么值得诟病的地方。

4. 这个目前我还没发现，如果你有例子可以提供上来，原则上SpinalHDL一定会保持后向兼容，即便个别的API有变动会在提前n个版本之前就有过期警告，一般你编译的时候就能看到这样的信息，不会突然废弃API。

5. 出现问题不知道怎么解决，欢迎到社区https://gitter.im/SpinalHDL/SpinalHDL提问，这里有最耐心的Dolu1990帮你解答。

goco

   

要你命3000 发表于 2020-7-30 22:20
最近想从Verilog入坑SpinalHDL，有几点问题想请教下：
1、环境问题：习惯了Windows+VSCode，这个环境能支持 ...

1. 首先对于前段开发用到的工具SpinalHDL +verilator +gtkwave 是全平台开源免费软件，所以在Windows上完全没问题，我本人有一半时间就是在windows上开发，VScode我没用过，如果它能支持Java开发的话，原则上是没有问题，不过IDEA确实很不错，不妨试试

2. 仿真调试以前我比较习惯Verdi来追踪波形，不过现在用gtkwave习惯了也还好没什么障碍，由于spinalHDL生成的verilog原封不动的保留了信号名，所以一般我都很少看Verilog代码，直接拉信号对着SpinalHDL代码debug，没有任何问题。另外verilator 跟VCS是个仿真器，对debug来说完全透明的，不用关心它。

3. 没有， 我也劝你千万不要这么干。 你觉的那些Chisel上有SpinalHDL没有的，请留言，不管是feature 或者库。 rocket-chip就不要提了，有点代码洁癖的都不能接受这样的屎山。Spinal也有漂亮的SOC框架，虽然可能比较小，但是很简洁，非常容易上手扩展。

goco

   

adan313 发表于 2020-8-26 15:41
楼主，想请教一下你关于sbt环境的问题。我是在虚拟机ubuntu18.04上运行的。
由于sbt从中心仓库下载依赖过于 ...

由于坑爹的GFW，国内访问速度确实很慢。有两个途径：1. 设置阿里云的镜像试试https://www.jianshu.com/p/3427c702d443， 有些较新的库阿里云没有，就到https://search.maven.org/搜索链接手动迅雷下载，覆盖本地.ivy(确保覆盖的位置没有错，一般哪个文件下载很慢挂死的时候都会有个同名的临时文件，windows上我用everything 搜索，Linux上可以用find命令在.ivy搜索)
2. 使用V皮N，方法自己网上找
一般也就是第一次下载慢一些，后面基本上不太会遇到环境的问题。