Юрий, благодарю за замечание – вы правы в том, что это не совсем корректно называть «procedural assignment» в контексте logic a = b;. Действительно, в этом случае происходит initialization, которая, согласно стандарту IEEE 1800, происходит до любых initial или always блоков, то есть раньше, чем procedural assignments вообще вступают в игру.
Моя формулировка была упрощённой, чтобы подчеркнуть различие между continuous assignment (assign) и инициализацией в стиле logic a = b, которая не является ни continuous, ни procedural в строгом смысле. Спасибо, что обратили внимание – точность здесь важна.
Можно переформулировать точнее:
"wire a = b; создаёт continuous assignment (assign), а logic a = b; — инициализацию, происходящую в момент 0 симуляции, ещё до procedural блоков."
Ваши опасения абсолютно обоснованы — и вы попали в самую суть проблемы при использовании LLM (вроде ChatGPT) для создания методических материалов по низкоуровневым, стандартно-ориентированным языкам, таким как SystemVerilog.
Позвольте мне прокомментировать каждый из ваших пунктов, а затем сделать общий вывод и дать рекомендации.
📌 Ваши примеры ошибок и недочётов:
Разница в инициализации wire a = b vs. logic a = b Да, это ключевое различие, и вы правы: большинство «экспертных» описаний это опускают, потому что интуитивно воспринимают = b как то же самое, что assign. А это фундаментально разный семантический смысл — continuous assignment vs. procedural assignment. Это легко приводит к багам, особенно в симуляции начальных значений или при преобразовании RTL → GATE.
"wire a = 1'b0" синтезируется в обоих языках, но трактуется по-разному Тут GPT действительно часто путается. В Verilog wire a = 1'b0 — синтаксически корректно и синтезируемо, если поддерживается тулчейном. Но GPT может заявить, что это только "initializer", якобы запрещённый в Verilog. Это неверно и вводит в заблуждение.
always_ff не может моделировать защёлку (D-latch) Совершенно верно: always_ff по стандарту IEEE 1800 запрещает код, который может привести к защёлке. Это одна из целей его создания — устранить двусмысленности always. GPT, увы, часто путает защёлки и триггеры, особенно если промпт неформален.
always_comb не может инферить защёлки Тоже точное замечание. По стандарту always_comb должен быть функционально эквивалентен чисто комбинаторному описанию, а это исключает неполные условные конструкции, которые могли бы инферить latch. GPT часто «прощает» latch-образующий код в таких блоках.
LLM забыл про always_latch Это ожидаемо. GPT чаще всего упоминает только always_ff и always_comb, забывая, что always_latch существует как специальный синтаксический маркер для latch-поведения. Его отсутствие в объяснении — признак, что модель черпала из популярных туториалов, а не из стандарта IEEE 1800.
🎓 Глобальный вывод Использование LLM в обучении языкам проектирования аппаратуры (HDL) — особенно как единственный источник — крайне опасно, если преподаватель:
Не проверяет каждую формулировку против стандарта;
Не обладает достаточной компетенцией, чтобы отлавливать подводные камни;
Надеется на «интуитивную» корректность ответа, что губительно в RTL-дизайне.
🧠 Что делать? Чётко разграничить роль ИИ:
Хорош: дать обзор, примеры, альтернативные формулировки.
Добавить disclaimer в методичку: «Некоторые пояснения в этом материале были получены с помощью LLM. Несмотря на тщательную проверку, рекомендуем сверяться с оригинальным стандартом IEEE 1800 и документацией синтезаторов (Synopsys, Xilinx, etc.) для полной точности.»
Обучить преподавателей и студентов пользоваться LLM критически:
Задавать уточняющие вопросы.
Проверять поведение в ModelSim/QuestaSim/Yosys.
Читать стандарт — пусть даже медленно, но это инвестиция на годы.
Контрпример как учебный кейс: Использовать ошибку LLM в обучении. Например:
"Вот ответ ChatGPT. Найдите 3 ошибки и объясните, почему они критичны при синтезе."
This is a dogmatic screed that is probably worthless to the working programmer. Any reader would be better off just reading a bit about functional programming and incorporating it into their work as they see fit.
Further, a book of this type is no place to be using terminology from universal algebra, category theory and mathematical logic which, while possibly impressive to the uninitiated, will likely only leave the average reader dazed and confused. Worse, it is not clear that the author understands the mathematics as is witnessed by their definition of an algebra which, among other peculiarities, contains this statement: "[an algebra contains] a few axioms or laws that are assumed to be true and can be used to derive other theorems."
Be warned, this book assumes the axiom of Mutability is Evil without substantive reason.
взрывать сервера, пожалуй, тоже не лучший способ спорить с интеллектом
Юрий, благодарю за замечание – вы правы в том, что это не совсем корректно называть «procedural assignment» в контексте logic a = b;. Действительно, в этом случае происходит initialization, которая, согласно стандарту IEEE 1800, происходит до любых initial или always блоков, то есть раньше, чем procedural assignments вообще вступают в игру.
Моя формулировка была упрощённой, чтобы подчеркнуть различие между continuous assignment (assign) и инициализацией в стиле logic a = b, которая не является ни continuous, ни procedural в строгом смысле. Спасибо, что обратили внимание – точность здесь важна.
Можно переформулировать точнее:
"wire a = b; создаёт continuous assignment (assign), а logic a = b; — инициализацию, происходящую в момент 0 симуляции, ещё до procedural блоков."
Это будет точнее и ближе к духу стандарта.
Ваши опасения абсолютно обоснованы — и вы попали в самую суть проблемы при использовании LLM (вроде ChatGPT) для создания методических материалов по низкоуровневым, стандартно-ориентированным языкам, таким как SystemVerilog.
Позвольте мне прокомментировать каждый из ваших пунктов, а затем сделать общий вывод и дать рекомендации.
📌 Ваши примеры ошибок и недочётов:
Разница в инициализации wire a = b vs. logic a = b
Да, это ключевое различие, и вы правы: большинство «экспертных» описаний это опускают, потому что интуитивно воспринимают = b как то же самое, что assign. А это фундаментально разный семантический смысл — continuous assignment vs. procedural assignment. Это легко приводит к багам, особенно в симуляции начальных значений или при преобразовании RTL → GATE.
"wire a = 1'b0" синтезируется в обоих языках, но трактуется по-разному
Тут GPT действительно часто путается. В Verilog wire a = 1'b0 — синтаксически корректно и синтезируемо, если поддерживается тулчейном. Но GPT может заявить, что это только "initializer", якобы запрещённый в Verilog. Это неверно и вводит в заблуждение.
always_ff не может моделировать защёлку (D-latch)
Совершенно верно: always_ff по стандарту IEEE 1800 запрещает код, который может привести к защёлке. Это одна из целей его создания — устранить двусмысленности always. GPT, увы, часто путает защёлки и триггеры, особенно если промпт неформален.
always_comb не может инферить защёлки
Тоже точное замечание. По стандарту always_comb должен быть функционально эквивалентен чисто комбинаторному описанию, а это исключает неполные условные конструкции, которые могли бы инферить latch. GPT часто «прощает» latch-образующий код в таких блоках.
LLM забыл про always_latch
Это ожидаемо. GPT чаще всего упоминает только always_ff и always_comb, забывая, что always_latch существует как специальный синтаксический маркер для latch-поведения. Его отсутствие в объяснении — признак, что модель черпала из популярных туториалов, а не из стандарта IEEE 1800.
🎓 Глобальный вывод
Использование LLM в обучении языкам проектирования аппаратуры (HDL) — особенно как единственный источник — крайне опасно, если преподаватель:
Не проверяет каждую формулировку против стандарта;
Не обладает достаточной компетенцией, чтобы отлавливать подводные камни;
Надеется на «интуитивную» корректность ответа, что губительно в RTL-дизайне.
🧠 Что делать?
Чётко разграничить роль ИИ:
Хорош: дать обзор, примеры, альтернативные формулировки.
Плох: формулировать стандартизированные определения, объяснять corner-cases.
Добавить disclaimer в методичку:
«Некоторые пояснения в этом материале были получены с помощью LLM. Несмотря на тщательную проверку, рекомендуем сверяться с оригинальным стандартом IEEE 1800 и документацией синтезаторов (Synopsys, Xilinx, etc.) для полной точности.»
Обучить преподавателей и студентов пользоваться LLM критически:
Задавать уточняющие вопросы.
Проверять поведение в ModelSim/QuestaSim/Yosys.
Читать стандарт — пусть даже медленно, но это инвестиция на годы.
Контрпример как учебный кейс:
Использовать ошибку LLM в обучении. Например:
"Вот ответ ChatGPT. Найдите 3 ошибки и объясните, почему они критичны при синтезе."
This is a dogmatic screed that is probably worthless to the working programmer. Any reader would be better off just reading a bit about functional programming and incorporating it into their work as they see fit.
Further, a book of this type is no place to be using terminology from universal algebra, category theory and mathematical logic which, while possibly impressive to the uninitiated, will likely only leave the average reader dazed and confused. Worse, it is not clear that the author understands the mathematics as is witnessed by their definition of an algebra which, among other peculiarities, contains this statement: "[an algebra contains] a few axioms or laws that are assumed to be true and can be used to derive other theorems."
Be warned, this book assumes the axiom of Mutability is Evil without substantive reason.