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MATLAB代做|PYNQ 用Python運行FPGA

發布時間:2018/8/6 瀏覽數:2738

    PYNQ全稱為Python Productivity for Zynq,即在原有Zynq架構的基礎上,添加了對python的支持。Zynq是賽靈思公司推出的行業第一個可擴展處理平臺系列,在芯片中集成了ARM處理器和FPGA可編程邏輯器件,旨在為視頻監視、汽車駕駛員輔助以及工廠自動化等高端嵌入式應用提供所需的處理與計算性能水平。PYNQ希望能夠借助python語言本身易用易學、擴展庫多而全、社區活躍貢獻度高等特性,有效降低Zynq嵌入式系統的開發門檻。PYNQ將ARM處理器與FPGA器件的底層交互邏輯完全封裝起來,頂層封裝使用python,只需要import對應的模塊名稱即可導入對應的硬件模塊即可進行底層到上層數據的交互或者為系統提供硬件加速。對于PYNQ的開發者來說,ARM上運行著一個Linux系統,FPGA被抽象為若干加速IP,開發者可以通過一行簡單的python腳本即可完成動態加載bitstream,通過DMA將數據流傳輸到加速IP融合輸出。PYNQ板卡也提供了非常豐富的接口資源,如HDMI、AUDIO、Grove模塊、常用接口如SPI/I2C等等以及很多通用IO。


下面給一個在PYNQ中插入HDMI輸入和輸出的例子
from pynq importOverlay
frompynq.lib.video import *

base =Overlay(‘base.bit’)
hdmi_in =base.video.hdmi_in
hdmi_out = base.video.hdmi_out

簡單高效開發PYNQ-Jupyter
對于嵌入式系統開發來說,往往由于性能的局限性,我們只能ssh進嵌入式linux,在命令行終端進行開發,開發效率是個很大的問題。在PYNQ上,我們使用了python擴展庫Jupyter Notebook,其本質上是一個web服務器,提供了遠程可視化、分步運行python腳本的能力。Jupyter同時可以實時顯示程序運行結果,我們甚至可以在瀏覽器中直接看到我們使用硬件加速處理圖像的結果。我們只需要將PYNQ板子接入網關,即可通過瀏覽器訪問在板上運行的作為嵌入式web服務器的Jupyter Notebook。


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