Orange_Pi_AIpro运行蜂鸟RISC-V仿真

突发奇想，试一试Orange Pi AIpro上运行蜂鸟RISC-V的仿真。

准备

默认已经有一个Orange Pi AIpro，并且对设备进行一定的初始化配置，可以参考上一篇博文开源硬件初识——Orange Pi AIpro（8T）。

其次，默认要了解Verilog相关的EDA工具使用。

Humming Bird 相关资料

蜂鸟RISC-V开源项目：e203-hbirdv2 GitHub仓库地址，Gitee仓库地址，Quick Start-up；

最主要的步骤需要跟着Quick start一步步进行。

环境安装

环境安装流程如下：

1. 首先确认系统版本，建议的系统为Ubuntu 18.04，Orange Pi 上的版本为Ubuntu 22.04.3 LTS；

2. 也需要安装一些工具，这条指令只有一行，复制的时候需要注意。

   sudo apt-get install autoconf automake autotools-dev curl device-tree-compiler libmpc-dev libmpfr-dev libgmp-dev gawk build-essential bison flex texinfo gperf libtool patchutils bc zlib1g-dev git
   

3. 当然，没有在Orange Pi 上安装VCS + Verdi，那么就用iverilog + GTKwave来实现编译仿真看波形的操作了：

   sudo apt install iverilog gtkwave
   

4. 克隆e203_hbirdv2仓库：

   # 从GitHub克隆
   git clone https://github.com/riscv-mcu/e203_hbirdv2.git
   # 或者从Gitee克隆
   git clone https://gitee.com/riscv-mcu/e203_hbirdv2.git
   

第二项的安装工具，有些系统里面已经存在了，整体内容比较多，安装之后还得一个个对，哪些是没有安装上的。

或者直接再安装一遍，如果已经安装过会提示下面的字样：

autoconf is already the newest version (2.71-2).
automake is already the newest version (1:1.16.5-1.3).
autotools-dev is already the newest version (20220109.1).
bc is already the newest version (1.07.1-3build1).
......

编译自测

这一步花了不少时间，但是快做完了，发现手册上的Note有说明：

In <your_e203_dir>/riscv-tools/riscv-tests/isa/generated directory, there are pre-generated executable files. If the test codes have been changed, just using above commands could regenerate executable files.

也就是说，仓库里是带有编译好的文件，如果再执行一次编译，只是将文件覆盖。如果没有编译需求的话，可以先跳过这一步，直接运行Demon进行仿真。

系统架构的原因

官方工具链里的系统架构是Ubuntu x86-64的，而Orange Pi AIPro的架构为aarch64也就是ARM64（可以通过指令uname -m查询）。

执行文件如果直接执行，被提示如下问题：

./riscv-nuclei-elf-gcc
bash: ./riscv-nuclei-elf-gcc: cannot execute binary file: Exec format error

使用file指令，查看当前二进制文件的架构与当前系统是否匹配：

file riscv-nuclei-elf-gccriscv-nuclei-elf-gcc: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (GNU/Linux), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linux 2.6.18, BuildID[sha1]=8b45da0b8ea77ca13deb8d87bc6e5bdb23c04d38, stripped

从 file 命令的输出可以看到，riscv-nuclei-elf-gcc 是一个 64 位的 x86-64 架构的 ELF 可执行文件，动态链接，并使用 ld-linux-x86-64.so.2 作为解释器。这意味着该文件只能在 x86-64 架构的系统上运行。

这么看，就需要重新编译工具链了。

重新编译工具链

访问工具链的源代码，可以在当前系统上重新编译工具链，以便生成适用于当前架构的二进制文件。

Gitee 上的 RISC-V GNU 工具链文档

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/riscv/riscv-gnu-toolchain
   

   注意，整个克隆可能需要大于6.65GB的磁盘容量，和下载流量。

2. 安装依赖项

   Ubuntu系统，执行以下内容：

   sudo apt-get install autoconf automake autotools-dev curl python3 libmpc-dev libmpfr-dev libgmp-dev gawk build-essential bison flex texinfo gperf libtool patchutils bc zlib1g-dev libexpat-dev ninja-build
   

3. 配置和构建

   因为看到刚才在文档中下载的文件有Newlib的字样，所以选择这种方式进行配置：

   ./configure --prefix=/opt/riscv
   make
   

   这个过程等了很长时间，步骤1提到的大约6.55G的内容应该是在这里下载的。

4. 更新PATH

   export PATH=/opt/riscv/bin:$PATH
   

5. 验证安装

   riscv64-unknown-elf-gcc --version
   

尝试到第3步，但是数据下载太慢了，无奈终止，使用已经编译好的数据继续进行。

编译RSIC-V程序产生烧录文件

如果不出意外的话，按照目录上需要的内容进行动态链接库的引用，注意rv_linux_bare_9.21_centos64.tgz.bz2需要替换为下载的压缩包名称，或者是自己编译的路径：

cp rv_linux_bare_9.21_centos64.tgz.bz2 ~/cd ~/tar -xjvf rv_linux_bare_9.21_centos64.tgz.bz2cd <your_e203_dir>/mkdir -p ./riscv-tools/prebuilt_tools/prefix/bincd ./riscv-tools/prebuilt_tools/prefix/bin/ln -s ~/rv_linux_bare_19-12-11-07-12/bin/* .

最后一步注意，需要创建bin目录下面的所有文件到动态链接库，之后使用指令进行编译：

cd <your_e203_dir>/riscv-tools/riscv-tests/isasource regen.sh

主要内容为<your_e203_dir>/riscv-tools/riscv-tests/isa/generated的文件：

以第一组rv32mi-p-breakpoint为例：

• rv32mi-p-breakpoint为二进制文件，编译后的程序烧录文件；
• rv32mi-p-breakpoint.dump为程序对应的机器码顺序；
• rv32mi-p-breakpoint.verilog为ICM，DCM对应的存储数据。

这些内容都是后续仿真，调试中不可或缺的文件。

运行仿真

切换到仓库主目录下，可以运行Verilog code的编译，这里以iverilog为例：

cd <your_e203_dir>/vsimmake cleanmake install// For iVerilog:
make compile SIM=iverilog

开始默认Testcase的仿真：

// For iVerilog:
make run_test SIM=iverilog

在Terminal中返回：

默认case工作的时候，Orange Pi AI pro只有一个CPU工作在100%的状态:

运行使用的时间log如下：

real	1m57.420s
user	2m13.176s
sys		0m0.919s

显然，这个时间相对于PC级的处理器还是有些差距的。

显示波形

已经安装了GTKWave，所以可以将仿真的结果以GUI的画面展示出来：

// Using GTKWave:
make wave SIM=iverilog

基于图形化的桌面是可以看到GTKWave的启动，以及仿真的波形状态：

图形界面上看波形，操作会稍微有点卡，如果引出来的信号少一点，效果略微流畅一些。

回归测试

官方手册还提供了跑回归测试的方法：

// For iVerilog:
make regress_run SIM=iverilogmake regress_collect

在这种情况下，CPU一直都是单核拉满，而且4个核看上去是随机工作的，总共用时：

real	68m43.395s
user	68m6.481s
sys		0m4.010s

哈哈，对的，花了68分钟才跑完。

整体体验还是不错的，就是没有把gcc编译这一部实现，如果能实现就能使用Orange Pi AIpro进行RISC-V相关的开发了。

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