数字IC萌新我学生时期也用 Verilator 做过几个项目，分享一下经验。痛点就是你没商用软件，想高效学习。Verilator 确实适合，它速度快，安装简单，而且开源生态在增长，比如配合 GTKWave 看波形、用 Verilator 的 --coverage 选项生成覆盖率数据（但注意，它支持行覆盖率，分支覆盖率等需要额外处理）。SVA 方面，Verilator 4.0 以上版本开始支持一部分，但不如 VCS 全面，你可能需要写一些替代检查代码。
对于简历认可度：放心写。你可以在项目描述里提“使用 Verilator 进行仿真验证”，并说明实现了哪些验证点（比如功能覆盖率、断言检查）。面试官更关注你如何设计测试用例、分析覆盖率，而不是工具本身。不过，如果你应聘的岗位特别强调商用工具流，你可以额外学习一下 VCS 的基本操作（有学生版或试用版），但 Verilator 项目经验绝对加分。
注意事项：Verilator 对 SystemVerilog 语法支持可能遇到兼容性问题，建议写代码时尽量用通用的可综合语法，避免生僻特性。
Verilator 速度确实快，因为它把 RTL 编译成 C++ 模型来跑，比事件驱动的仿真器快很多，特别适合大型模块的仿真。但功能上有限制：它只支持可综合的 SystemVerilog 子集，像 SVA 和覆盖率收集，Verilator 本身不直接支持，不过可以通过集成外部工具（比如 Verilator 结合 Cocotb 或自定义 C++ 测试平台）来实现类似功能，但需要额外折腾。对于学习和小项目，完全够用，你能快速验证设计逻辑。写在简历上没问题，企业更看重你通过项目展现的设计和验证能力，工具只是手段。建议先用 Verilator 上手，重点放在写出规范的 RTL 和测试用例上。
如果将来进公司用 VCS 等工具，底层验证方法（比如测试平台构建、断言思想）是相通的，过渡起来不难。
我拿 Verilator 跑过几个课设，说下体验。
痛点就是 SVA 和覆盖率。SVA 得自己用 Verilator 的 --assert 选项转成 C++ 检查点，或者用开源转换工具。覆盖率可以用 verilator_coverage 配合 --coverage 选项生成，但功能比 VCS 的简陋，主要靠代码行覆盖和 toggle 覆盖。
效率是真的香，仿真秒级完成，迭代快。适合学习，因为你要自己弄 testbench、编译流程，反而能深入理解验证框架。
写在简历上绝对认可，尤其是如果你能说明白怎么用开源工具搭建完整验证环境（比如用 Python 做测试激励、分析覆盖率）。企业看重的是能力，不是工具本身。不过，如果面试公司用 VCS，你可以主动对比说说 Verilator 的优缺点，会显得你思考更全面。
Verilator 速度确实快，因为它把 RTL 编译成 C++ 模型来跑，比事件驱动的仿真器快一个数量级很正常。但功能上肯定有取舍：它只支持可综合的 SystemVerilog 子集，SVA 原生不支持，覆盖率收集得用额外的工具（比如 yosys 的 cover 指令或者自己写 C++ 挂钩）。
如果你主要做 RTL 功能验证，Verilator 配合写 C++ testbench 完全够用，能仿真中小规模设计。学习和小项目强烈推荐，零成本，命令行流程也帮你理解仿真本质。
简历上写“使用 Verilator 完成 xxx 项目”没问题，公司更看重你通过仿真发现了多少 bug、怎么构建测试环境。但要注意，如果岗位要求商用工具流，你可能得额外学学 VCS 或 Questa 的基本操作。
从学生和小项目角度，Verilator 非常合适。痛点就是没软件、要快、要能学东西。
效率方面，Verilator 跑大型仿真（比如跑上万周期）优势明显，编译一次就能快速仿真，调试循环效率高。功能上，对基础仿真足够，但高级验证特性弱：SVA 支持有限（assert/cover 语句可能被忽略或需要转换），没有像 VCS 那样的完整约束随机、覆盖率数据库。不过你可以用 Python/SystemC 写测试平台，用脚本处理激励和检查，这本身也是很好的锻炼。
建议学习路径：先用 Verilator 跑通简单模块，熟悉仿真流程；再尝试用 Cocotb 或自己写 C++ testbench 做更自动化的验证；覆盖率可以手动检查代码分支，或者用 verilator 的 --coverage 选项生成基础信息。
写在简历上绝对认可，尤其如果你能说明白如何用有限工具完成充分验证。很多初创公司也用开源工具链，这项经验反而是加分项。
Verilator 确实快，因为它把 RTL 编译成 C++ 模型来跑，仿真速度通常比事件驱动的商用工具快一个数量级。但功能上有限制：它主要支持可综合的 Verilog/SystemVerilog 子集，对 SVA 的支持不完整（比如复杂的序列和属性可能不行），覆盖率收集需要自己插装或配合其他工具（如 yosys）。
如果你主要是写可综合代码做功能仿真，Verilator 完全够用，搭配 GTKWave 看波形也很方便。用它做几个小项目（比如 CPU 核、通信协议模块）完全没问题，能跑起来、验证功能，就能积累经验。
简历上写项目时，重点突出你设计的模块功能、验证思路和结果，工具只是手段。公司更看重你能否把设计做对、验证充分，而不是用了什么工具。当然，如果你应聘的岗位特别强调商用工具流，可以在面试时说明你用开源工具达到了同等验证目的，体现你的迁移学习能力。
从企业角度看，商用工具链（VCS+Verdi等）在调试、覆盖率、断言、UPF 支持等方面是碾压开源的。但 Verilator 的优势是免费、速度快、可集成到 C++/Python 环境中，适合做算法验证或软硬协同仿真。
对于你的需求：求职积累项目经验。用 Verilator 完全可行，甚至是个亮点。你可以展示你不仅会写 RTL，还能用开源工具搭建验证环境，写 C++ testbench，收集自定义的覆盖率。这比单纯用商业工具点按钮更有挑战性，也能体现你的动手能力。
具体步骤：1. 用 Verilator 将 RTL 编译成 C++ 模型；2. 写 C++ 或 SystemC 的 testbench，驱动激励并检查输出；3. 通过 VCD 或 FST 文件记录波形；4. 用脚本分析日志或波形，实现简单的功能覆盖率统计。
注意事项：先查 Verilator 手册，确认你的代码语法被支持。复杂 SVA 可能得用其他方式（比如用 C++ 检查）实现。项目重点放在设计本身和验证的完备性上，工具只是辅助。
Verilator 确实快，但功能上肯定不如 VCS 全。如果你是学生，主要做 RTL 功能仿真，Verilator 完全够用。它支持大部分可综合的 Verilog/SystemVerilog，但 SVA 支持有限（需要加 --assert 参数，且不是全部），覆盖率收集得自己写或者用其他工具配合（比如用 Verilator 生成波形，再用 Python 脚本分析）。
对于学习和小项目，Verilator 效率很高，编译成 C++ 后仿真速度比事件驱动的仿真器快很多。你可以用它快速验证设计，跑大量测试向量。写在简历上没问题，关键是你的项目本身做了什么，工具只是手段。企业更看重你通过项目展现的设计和验证思路。
建议搭配 GTKWave 看波形，再学一点 Python 做自动化测试，这样整个流程就串起来了。注意避开 Verilator 不支持的语法，比如一些复杂的 SVA 和不可综合的语句。
