提纲：
1. DPI相关概念介绍
2. 一个通过DPI集成matlab代码的例子。
3. 一个VCS和matlab工具的兼容问题的例子。
4. 题外话：话别。
在上一篇《浅谈建模的意义和验证的危机》中，曾大肆鼓吹“对于认知DUT，行为建模既是方法，也是目的”，“心中没有她，又怎能待好她”，呼吁IC验证者要通过手写DUT的reference model来实现对DUT的规格特性的充分理解。然而，此篇内容却涉及调用第三方的代码作为reference model。此刻耳畔仿佛想起了啪啪的打脸之声。
System Verilog(SV)把其他编程语言统一成为外语，Foreign Programming Language（FPL）。Direct Programming Interface(DPI)是SV定义的一种专门集成外语代码和处理SV之外的业务功能的机制，主要负责和广大的外部语言代码进行沟通和交涉。如果用西安的各所大学来比喻SV的各个机制功能，那么DPI对应的大致就是西安外事学院了。
海纳百川，有容乃大是川大的校训。SV的制定者希望Test Bench能兼济包容，也不希望所有组件和代码都只能是由SV语言开发。并且不得不承认，通过集成C/C++/Matlab的代码，会缩短搭建验证平台的时间，减少IC验证者的工作量。
在DPI机制中，仿真系统的资源被分成独立的两部分：SV-domain（SV语言区域）和FPL-domain（其他语言区域）。这些资源包括缓存数据和变量的存储资源，也包括程序编译链接和执行的运行资源。在验证平台中调用FPL程序代码时要遵循黑盒原则，即FPL代码涉及的业务功能是独立的，与SV部分要充分解耦。在SV和FPL中无法直接访问对方代码中的变量。
他们就像白天和黑夜。虽然黑夜给了我们黑色眼睛，我们也曾用它去寻找光明，但是黑夜永远不懂光明，正如白天不懂夜色的黑。
System Verilog 3.1版本支持的FPL只有C。其他语言可以通过C写的wrapper包装一下实现跟SV的通信。
DPI专门定义了一些数据类型，这些数据类型与SV的多种数据有对应关系。在C程序的接口处，使用这些专门定义的参数，利用数据类型的对应关系，实现SV-domain和C-domain的通信。为了便于使用，SV还为某些重要的数据类型，量身定制了一系列的操作和处理函数。如何使用这些数据类型和相应的操作函数实现两个domain的数据传递和转换，是DPI关键技术点，也是本文的干货所在。
通常情况，C的函数都是不消耗仿真时间，即延时是0，瞬间完成，就像在SV中调用function一样。只不过这个function的端口类型只有input，output和inout，不支持ref。
为了把C语言的数据类型能映射到SV语言，SV定义了一个文件svdpi.h。在该文件中定义了许多的数据类型，这些类型基本可以和C语言的数据类型一一对应。
上面表格是我挑出的比较重要的几种数据类型，而其中比较重要的是open array[]。
绿皮书有一章节（12.5）专门介绍它，在svdpi.h中也专门为它定义了很多的微操函数。
在C语言里面，函数接口的参数会划分方向，对于输入的变量，加上const，一旦在C程序中，对输入变量进行赋值操作，编译器会报错。我觉得犯这种错误的概率太低，没必要加。问道于何同学，觉得这种错误还是比较常见的，建议加上。
在SV角度看，open array[ ]就是动态数组（dynamic array）。SV之所以选择动态数组来进行SV和C之间的数据内容传递，是因为动态数组的深度可以灵活改变。只要在定义dpi接口的时候，把动态数组的名称和C的对应的数组关联上，那么只需要在不同的场景中，通过动态的改变动态数组的深度，就可实现SV和C的数据传递。
队列（queue)表示有意见，嘟嘟囔囔的撅着小嘴问，为啥不选我？
先坐下吧，闵老师扶了扶眼镜说，SV和C的数据存储虽然都放在内存中，但是系统需要把它们俩的存储空间分开，最忌讳内存越界。动态数组在每次使用之前，需要先通过new[N]来分配空间，之后动态数组的内存空间就确定了。然而队列的存储空间是一直可变的，SV虽然会初始时刻给你分配一定空间，但是当元素把空间装满后，SV会自动分配更多的空间。这样就容易造成内存越界。
关联数组（associative array）也想发言，把肥嘟嘟的小手举得高高的。
先把手放下来，闵老师笑着轻轻摆了摆手，你太离散了，存储的都是稀疏和分散的数据，SV仿真器要采用tree或hash table的方式来存放，会带来额外的存储开销。
以上就是DPI的相关背景介绍。干说不练假把式，我们举个例子吧。
如下图所示，peak\_find是一个matlab函数，输入变量signal包含多个无符号数据，经过一系列运算和处理，输出4个无符号数据到变量peak\_two之中。
将该函数集成到SV的Test Bench中，使用matlab engine的方式需要定义一个c程序将其包起来，名称如下所示。
void peak_find_dpi(const svOpenArrayHandle signal_i, svOpenArrayHandle peak_two_o);
其接口参数就用到了开放数组。
该C函数可分为如下几步：
图4 dpi.c的流程图
站在SV角度看，C程序是外来的，是舶来品，需要“进口”,即import。代码只需一行: import “DPI-C” function void name_of_your_c_function()；
假如我们国家只能进口美国的商品，其他国家的货物就得都先到美国，再来中国。同样的道理，用matlab engine的方式，调用matlab程序，得用C程序先包装一下。
matlab程序如此，C++程序亦是如此。
对于C程序，仿真时通常是用GCC编译，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。夜路走的多了难免遇到鬼，工具用的多了也难免有版本问题。
so文件报错是一个典型的工具版本不一致引入的问题。如下图所示。这个问题其实是IT问题，不是IC验证技术问题，但是它跟IC验证息息相关。
就像神农尝百草，梅同学通过尝试多个版本的MATLAB，GCC和VCS，最终发现GCC4.8.5+MATLAB2015B+2017以上VCS的组合可以比较稳妥。同时把/usr/lib64/libstdc++.so也要更新到6.0.21。遂搞定这个问题。
题外话:
有人说，这是一个习惯离开的世界，他却不习惯道别。
有人说，天下没有不散的筵席，他也走在赴宴的路上。
祝福曾经的我的同路人，平安顺遂，得偿所愿，幸福安康。
作者：一只特立独行的猪
文章来源:IC验证者之家
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