Vivado 编译速度是 FPGA 开发的关键瓶颈，此前已探讨线程、内存等提速方案，本次聚焦核心问题：Win11 与 Ubuntu（Linux）谁更能提升编译效率？尤其在虚拟机环境下。实验统一硬件（AMD 9950X、64G 内存）、Vivado 2024.2、32 线程，测试 4 类不同复杂度工程，用数据验证系统差异 —— 既看简单工程表现，更关注复杂工程是否因 Ubuntu 实现显著提速，为开

现代电脑都支持多线程，目前个人电脑基本都是16线程起步，一个优秀的软件应该有调用多线程加快运行速度的能力，那Vivado满足这个优秀的条件吗？这里的job就是线程的意思，因为你会发现，jobs的最大值总是和你电脑CPU的最大线程数一致。无论最大线程怎么设置，在编译时，都会弹出一个对话框，让我们选择用本机的多少jobs来进行编译，如下图所示。Vivado最多能利用的线程数应该是16，可以发现使用线程

本文基于前文所述硬件平台，研究CPU和内存的性能提升对Vivado编译速度的影响。因可测试的硬件平台有限，故将CPU是否超频、内存是否超频也作为不同的测试条件。测试结果表明，CPU和内存的性能提升均能加快Vivado编译速度，CPU/内存如果有代差提升就非常明显，另一方面，工程越复杂提升越明显。本文最后分享了测试工程，各位同学如有兴趣。可自行编译工程并记录时间，然后附上CPU+内存型号，将编译时间

本文为《如何提高Vivado编译速度》系列文章的最终篇。本文将会对本系列之前发布的所有文章进行总结，最终给出提高Vivado编译速度的建议。仅关注结果的同学其实只看这一篇文章就够了，如果对某个影响因素的结论有疑问，可再去相应的文章详细查看。本系列所有文章均详细说明了测试用的示例工程，确保各位同学可方便的在自己电脑上复现实验，同时也给出了测试截图，保证数据真实可信。

因为波形配置文件（如 genRandomNum_behav.wcfg），文件内部是保存了参数值 SEED 值，所以再次运行 tcl，SEED 值改变，原本的波形配置文件会因为 SEED 值改变而失效（会报警告），所以，在重启仿真之前，需要读取 wcfg 文件，替换 SEED 值为新值，这部分代码对应以下 tcl 文件的。除此之外，在实际应用时，还考虑到，保存波形配置文件与恢复波形的问题。要产生真随

本文针对 Vivado 2018.3 ~ 2025.1 的 8 个主流版本，选取三类典型工程（纯 Verilog 逻辑的 CPU 工程、包含 MicroBlaze 的 MB 工程、基于 Zynq MPSoC 的 ZYNQU 工程），在统一硬件环境（固定 32 线程）和测试标准下，量化对比各版本的综合、实现及总编译时间，旨在找出 “编译速度最快” 的版本，并结合功能兼容性、工具链适配等需求，为不同场

本文详细介绍了在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Vivado 2024.2的全过程。首先建议将虚拟机硬盘扩容至300GB以上，并配置共享文件夹以方便文件传输。安装步骤包括：通过VMware Workstation扩展虚拟硬盘空间，设置共享文件夹并手动挂载到/mnt/hgfs目录。文中提供了详细的操作截图和命令行示例，特别强调了使用vmhgfs-fuse命令挂载共享文件夹的方法。该教程还提

SPI（串行外设接口）是由Motorola开发的全双工同步串行通信协议，自1980年代问世以来经历了显著发展。从最初的四线制设计（1-5MHz）演进到现代Octal-SPI（>400MB/s），SPI通过增加数据线（Dual/Quad/Octal）和引入DDR模式大幅提升带宽。作为事实标准，SPI凭借简单高效、灵活配置等优势，广泛应用于嵌入式存储、传感器、汽车电子及AI设备等领域。文章详细梳理了S

基于Xilinx官方文档，结合仿真，对处理器系统复位模块的特性进行了一些研究。

一.最终可行的解决办法新建用户/系统环境变量，用于指定Python运行时的编码方式变量名：PYTHONIOENCODING变量值：utf-8添加完成后重启Vscode，乱码问题就解决了，效果如下：二. 对我没用的解决办法下列方法均尝试过，对我都不起作用，但对其他人可能有用，故在此处列出。py文件开头加：# -*-coding:utf-8 -*-或# coding=utf-8在Vscode 设置文件