作者简介
尼德兰的喵，数字芯片前端，ai与智驾赛道打工人。常年在csdn、知乎、稀土掘金、博客园、github、gitee等各大论坛与社区打地铺久住，公众号“芯时代青年”。

为什么会探究讨论下静态对象中随机的事情呢？因为多时钟域同步模块的随机仿真是一个在工程交付中常常隐藏 bug 的地方，所以希望对静态对象中构建可控随机进行讨论。而这个问题本身是一个挺庞大的话题，而我也没有太多的经验因此主要以探究和谈论为主。

说到对跨异步模块和逻辑进行功能仿真，很多地方都提到了在模块里引入随机延时的思路，这个思路没有什么问题但是引入的随机却很容易让我们掉坑里。在验证环境中我们见得最多的随机函数有两个：$random 和$urandom，对于这两个函数在环境中的随机特性相信大家都是非常熟悉，并且牢记了应该用$urandom 进行随机而不要使用$random。但是一旦在静态对象中（环境是automatic 记得吧）比如 module、interface 中使用这两个函数，他们的特性就和在环境中不一样了。

实验环境搭建

为了直观的总结特性，我先做了一个简单的模块，核心代码就是这样：

reg [7:0]rand_value, urand_value;
always @*begin
   if(power)begin
       rand_value = $random;
       urand_value = $urandom;
       $display("----------------------------------------------");
       $display("%m rand_value = 'h%0h", rand_value);
       $display("%m urand_value = 'h%0h", urand_value);
       $display("----------------------------------------------");
   end
end

power 是输入接口，每当 power 跳转为 1 时会分别进行一次$random 和$urandom 的随机并将随机结果打印出来。之后通过 auto_testbench 生成环境，并在环境中例化了两个 rand_test 模块：

rand_test
u_rand_test0(.power(power));
rand_test
u_rand_test1(.power(power));

而后在 testbench 驱动 power 信号，共使能 3 次：

logic power;
initial begin
    wait(sim_start === 1'b1);
    `DELAY(10, clk);
    power = 1'b1;
    `DELAY(1, clk);
    power = 1'b0;
    `DELAY(10, clk);
    power = 1'b1;
    `DELAY(1, clk);
    power = 1'b0;
    `DELAY(10, clk);
    power = 1'b1;
    `DELAY(1, clk);
    power = 1'b0;
   sim_finish = 1'b1;
end

实验环境搭建完成。

实验现象

为展示结果，分别以 seed=0/1234/5678 三个种子进行了三次仿真，仿真结果如下：

这样看起来并不是很直观，那么通过表格对三次仿真结果进行汇总：

特性分析

先对单一仿真结果如 seed=4567 进行分析，将时间轴称之为纵向维度，将并行例化轴称之为横向维度：

观察仿真结果可以发现如下的特性：

1.纵向看，无论是$random 还是$urandom 都实现了随机功能，且每次随机值不同；
2.横向看，两个例化模块对比，$random 每次随机的结果不同，而$urandom 每次随机的结果相同；

之后观察三次仿真结果，进一步得出另外的特性：

3.以不同的种子进行仿真时，同一个例化模块，$random 的随机结果每次都相同，而$urandom 每次的随机结果是不同的；

将这三个结论汇总在表格上：

而在我们的需求是什么呢？让我们思考下，假设我们现在是对多比特信号进行跨异步的处理，在异步路径上我们对每个比特加入了随机延迟（或者在同步器出口亚稳态随机恢复为正确值或错误值），那么在通过验证环境进行仿真时，我们必然希望：

1.随机数值是可控且可以复现的，不同的种子随机出不同的结果，相同的种子随机出相同的结果，这样可以充分覆盖随机场景，且出错后稳定可复现；
2.横向看，不同的比特（即每条异步走线路径）随机的结果不同，例如随机延迟时，每条路径的延迟本身就不同，如果随机结果一致那就没有意义了；
3.纵向看，单比特走线每次随机的结果不同，例如这次跳变随机恢复为正确值，下次随机恢复为错误值；

因此最符合我们预期的特性应该是这样的：

那么显然，$random 和$urandom 都是不符合我们的需求的，$urandom_range(min, max)、std:randomize()甚至 randcase 都和$urandom 有相近的性质，也无法解决问题。所以在静态模块中怎么构造我们需要特性的随机方法呢？