在 AI 引擎仿真器与 x86 仿真器中，对于定时执行（graph.wait(N)、graph.resume() 和 graph.end(N)），graph 构造的行为不尽相同。对于 AI 引擎仿真器，N 用于指定处理器周期超时，而对于 x86 仿真器，它指定挂钟超时限制（以毫秒为单位）。因此，如果您的测试激励文件使用定时执行，那么 AI 引擎仿真器和 x86 仿真器可能产生不同结果，尤其是生成的输出数据量可能不同。
在 AI 引擎仿真器与 x86 仿真器中，对于定时执行（graph.wait(N)、graph.resume() 和 graph.end(N)），graph 构造的行为不尽相同。对于 AI 引擎仿真器，N 用于指定处理器周期超时，而对于 x86 仿真器，它指定挂钟超时限制（以毫秒为单位）。因此，如果您的测试激励文件使用定时执行，那么 AI 引擎仿真器和 x86 仿真器可能产生不同结果，尤其是生成的输出数据量可能不同。