Vec 可以在 Chisel 中减少吗？答案

【问题标题】：Are Vec can be reduced in Chisel?Vec 可以在 Chisel 中减少吗？
【发布时间】：2021-08-31 13:13:41
【问题描述】：

我正在尝试在 UInt 中减少 Vec 的 Bundle，但出现错误：

class DiffPair extends Bundle {
    val p = Bool()
    val n = Bool()
}

class TMDS extends Bundle {
    val clk  = new DiffPair()
    val data = Vec(3, new DiffPair())
}
val io = IO(new Bundle {
 //...
 val tmds = Output(new TMDS())
})

val O_tmds_data_p = IO(Output(UInt(3.W)))

如果我使用这个reduce 代码：

O_tmds_data_p := gbHdmi.io.tmds.data.reduce((a,b) => Cat(a.p, b.p))

我遇到了这个错误：

[info] compiling 1 Scala source to /home/user/GbHdmi/target/scala-2.12/classes ...
[error] /home/user/GbHdmi/src/main/scala/topgbhdmi.scala:72:67: type mismatch;
[error]  found   : chisel3.UInt
[error]  required: gbhdmi.DiffPair
[error]       O_tmds_data_p := gbHdmi.io.tmds.data.reduce((a,b) => Cat(a.p, b.p))
[error]                                                                   ^
[error] one error found
[error] (Compile / compileIncremental) Compilation failed
[error] Total time: 0 s, completed 31 août 2021, 15:04:08

我知道a 和b 是DiffPair，但a.p 和b.p 是Bool 不是吗？

【问题讨论】：

标签： scala chisel

【解决方案1】：

我找到的解决方案是在减少之前用map 取“p”值：

O_tmds_data_p := gbHdmi.io.tmds.data.map(_.p.asUInt).reduce((a,b) => Cat(a,b))

或者，以简化的方式：

O_tmds_data_p := gbHdmi.io.tmds.data.map(_.p.asUInt).reduce(_ ## _)

而且，这种方式行不通，原因不明：

O_tmds_data_p := gbHdmi.io.tmds.data.reduce(_.p.asUInt ## _.p.asUInt)

错误：

sbt:GbHdmi> runMain gbhdmi.TopGbHdmiDriver
[info] compiling 1 Scala source to /home/user/GbHdmi/target/scala-2.12/classes ...
[error] /home/user/GbHdmi/src/main/scala/topgbhdmi.scala:71:63: type mismatch;
[error]  found   : chisel3.UInt
[error]  required: gbhdmi.DiffPair
[error]       O_tmds_data_p :=  gbHdmi.io.tmds.data.reduce(_.p.asUInt ## _.p.asUInt)
[error]                                                               ^
[error] one error found
[error] (Compile / compileIncremental) Compilation failed
[error] Total time: 0 s, completed Sep 1, 2021, 9:17:15 AM

【讨论】：

【解决方案2】：

你试过了吗

O_tmds_data_p := gbHdmi.io.tmds.data.asUInt

我认为这应该适合你。

【讨论】：

我会遇到问题，因为数据是 n 和 p 的 DiffPair 否？
看看scastie.scala-lang.org/3IUJxnJWQf6Uamq8i9mrkA 我认为这表明它有效
是的，但我只需要从 DiffPair 中获取 p。
对不起，我错过了，但看起来你找到了写方法，比如 out := VecInit(x.map(_.p)).asUInt