给 Python 工程师的 UVM 入门三步法：不写 Verilog，也能看懂芯片验证

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给 Python 工程师的 UVM 入门三步法：不写 Verilog，也能理解芯片验证

你不需要掌握硬件知识，也能搞懂 UVM。

因为从本质上讲，UVM 就是运行在仿真器中的 pytest。

为什么 Python 开发者应该了解 UVM？

你可能会想：

“UVM？那是数字前端工程师的事，跟我做 Web 服务、API 接口或数据流水线有什么关系？”

但现实正在变化：

• 越来越多的芯片公司开始使用 Python 来驱动验证流程（例如 cocotb、PyUVM）；
• 验证岗位正大量招聘具备 软件工程背景 的人才；
• 在 AI 芯片、自动驾驶、物联网等前沿领域，软硬协同开发 已成为主流模式。

更重要的是——

UVM 的设计思想，和你每天使用的 pytest 几乎完全一致。

本文将通过三个清晰步骤，帮助你跳过 SystemVerilog 的语法障碍，直达 UVM 的核心逻辑。全程无需任何 Verilog 基础，只要你熟悉自动化测试即可。

一句话概括核心理念

UVM = 硬件领域的 pytest

就像你在 Python 中编写：

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5

而 UVM 工程师则会写类似这样的结构来验证芯片行为：

// 生成随机输入 → 驱动到芯片 → 检查输出是否符合预期

两者目标一致：都是为了 自动化地验证“被测对象”是否符合预期。

唯一的区别在于：他们的被测对象是芯片模块，而你的通常是函数或类。

第一步：用 pytest 思维理解 UVM（建立认知模型）

别被这些名字吓住：

uvm_driver

uvm_sequencer

它们只是组件的“职称”，实际上与你熟悉的测试概念一一对应：

你在 Python 中做的事	在 UVM 中的对应物	说明
定义测试入口	def test_xxx():	class my_test extends uvm_test;
搭建并连接测试环境	@pytest.fixture	build_phase() + connect_phase()
生成多样化的测试输入	@pytest.mark.parametrize	uvm_sequence + constraint
自动比对实际输出与期望值	assert result == expected	uvm_scoreboard
启动回归测试套件	pytest -v	run_test("my_test")

关键思维转换：

不要去想“这是硬件信号时序”，而是这样理解：

• driver → 相当于 send() 方法
• monitor → 类似于 capture() 或 observe()
• sequence → 就是一个测试数据生成器（test data generator）

一旦完成这种抽象映射，UVM 的神秘感就会消失。

第二步：掌握 UVM 的“测试生命周期”

UVM 框架会按照预定义顺序执行多个 phase（阶段）。你只需在合适的阶段插入逻辑代码，其余由框架自动调度。

最关键的三个阶段如下：

UVM Phase	类比 pytest	你需要做什么
build_phase	fixture 的 setup 阶段	创建子组件： driver = Driver() monitor = Monitor() connect_phase
		返回依赖对象 建立通信连接： driver.connect(sequencer) run_phase
	测试函数主体	启动测试流程： seq.start(sequencer)

UVM 的 phase 机制就像 pytest 中隐式的生命周期管理——

你不需要手动调用初始化或清理函数，框架已经帮你封装好了执行顺序。

setup()

teardown()

牢记三个问题：

1. 我需要哪些组件？ → 在

   build_phase

   中创建
2. 它们如何连接？ → 在

   connect_phase

   中配置连接关系
3. 测试如何运行？ → 在

   run_phase

   中启动 sequence 发送激励

其他细节都可以后续补充，这三点是理解 UVM 流程的核心骨架。

第三步：用 Python 伪代码模拟一个完整的 UVM 测试流程

即使你不写一行 SystemVerilog，也可以借助 Python 的思维方式理解整个验证过程：

# 1. 定义事务单元（即数据包）
class Packet:
    def __init__(self):
        self.data = random.randint(0x11, 0xEF)  # 设定有效范围约束

# 2. 定义测试激励生成器（sequence）
class RandomSequence:
    def generate(self, n=5):
        return [Packet() for _ in range(n)]

# 3. 定义驱动器（driver），负责发送数据
class DUTDriver:
    def send(self, pkt):
        print(f"[Driver] Sending {pkt.data}")
        # 实际场景中：将信号驱动到芯片引脚上

# 4. 定义监听器（monitor），用于捕获输出
class DUTMonitor:
    def capture(self):
        # 实际操作：从硬件接口采样返回值
        return last_sent_data  # 假设理想情况下能获取到结果

# 5. 编写测试主逻辑（test case）
def test_dut_functionality():
    # build_phase：构建测试环境
    driver = DUTDriver()
    monitor = DUTMonitor()

    # connect_phase：连接组件（此处简化处理）
    
    # run_phase：运行测试主体
    seq = RandomSequence()
    packets = seq.generate(5)

    for pkt in packets:
        driver.send(pkt)
        actual = monitor.capture()
        assert actual == pkt.data, "Output mismatch!"

最后一步：运行测试！

test_dut_functionality()

这段代码几乎涵盖了真实 UVM 测试中约 90% 的核心逻辑。

余下那 10% 的内容，例如宏定义、TLM 接口与工厂机制，本质上只是工程层面的封装手段，并不改变整体设计思想。

常见误解快速澄清

误解	事实
“必须先掌握 SystemVerilog”	理解验证架构才是关键，语法仅仅是实现表达的工具
“UVM 包含几十个类，太过复杂”	真正核心的只有六个类：test、env、agent、driver、monitor 和 sequence
“必须死记硬背各种宏”	这些宏的作用其实是将类注册到工厂中，类似于 Python 中的元类注册机制 uvm_object_utils
“phase 太多难以记忆”	只需聚焦三个关键阶段即可： build → connect → run

下一步行动建议

• 看图学习：搜索 “UVM architecture diagram”，并使用本文提出的三步法进行标注和分析；
• 动手实践 cocotb：https://cocotb.org —— 使用纯 Python 编写硬件测试，感受一次真正的“硬件版 pytest”体验；
• 尝试 PyUVM：GitHub 上已有基于 Python 实现的开源 UVM 版本，结构清晰，非常适合教学与理解；
• 阅读简单实例：找到一个典型的 UVM 示例代码

  simple_uvm_example.sv

  ，尝试用 Python 风格的伪代码逐行翻译其逻辑。

结语：你比想象中更接近硬件验证

UVM 的设计者并非一群只会绘制电路图的传统硬件工程师。

他们其实是一群

厌倦了重复性手工测试、渴望实现自动化、追求高可重用性的开发者——

就像现在的你一样。

因此，当下次再看到一段 UVM 代码时，请在心中默念这三步：

1. 把它当作 pytest 来看待
2. 关注其生命周期的三个核心阶段
3. 尝试将其翻译成 Python 伪代码

你会发现：

芯片验证，原来如此亲切。

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关键词：python ILOG 工程师 Log ILO