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來(lái)源：公眾號(hào)【ZYNQ】

ID   ：FreeZynq

作者：小墨

看到一個(gè)問(wèn)題：最近做zynq方向，zynq的arm核處理不過(guò)來(lái)數(shù)據(jù)，感覺(jué)不適合做人工智能，適合做控制的東西。是不是我的想法不對(duì)，希望大佬來(lái)指導(dǎo)一下?

zynq應(yīng)用方面

如果Zynq說(shuō)的是7000系列，F(xiàn)PGA部分（PL）資源不多，那確實(shí)不適合做人工智能。

所以你的第一個(gè)判斷我是贊同的， 但是第二個(gè)判斷感覺(jué)過(guò)于悲觀。

圖像方面

雖然性?xún)r(jià)比不高，但資源足夠進(jìn)行一些圖像圖像方面的簡(jiǎn)單處理，或者某些算法的加速。

對(duì)于Zynq的ARM核（PS）來(lái)說(shuō)，這些加速可以極大的減輕PS的計(jì)算負(fù)擔(dān)，使得本來(lái)很弱的ARM核可以進(jìn)行稍微復(fù)雜的計(jì)算了。

定制化方面

那么Zynq實(shí)際上是可以用來(lái)進(jìn)行一些定制化的開(kāi)發(fā)的,特別是在沒(méi)有硬件加速的情況下，在規(guī)定的功耗和體積下，做出來(lái)一些demo或者小規(guī)模量產(chǎn)的硬件。

所以在性?xún)r(jià)比沒(méi)有要求的場(chǎng)合，Zynq是可以做很多有趣的工作的，而不僅僅是控制。

人工智能方面

但是廣義的Zynq還包括Zynq UltraScale MPSoC，這系列的FPGA部分（PL）的資源就比較多了，已經(jīng)足夠去進(jìn)行一下人工智能方面的應(yīng)用。

甚至可以用高層綜合在不涉及HDL的情況下就完成這部分的工作。具有一定的可用性。

專(zhuān)用設(shè)備領(lǐng)域

在專(zhuān)用設(shè)備領(lǐng)域會(huì)有應(yīng)用，例如大型光通信設(shè)備的核心主控。我們公司從單arm轉(zhuǎn)型到zynq7000有三四年了吧，主要使用010 020 030，Ultra還在研究，MP以后可能也會(huì)上。

項(xiàng)目上使用zynq主要做控制，其次做路由算法，數(shù)據(jù)分析。zynq比較好用的地方是可以拓展硬件資源，PL出個(gè)網(wǎng)口、SPI、I2C一類(lèi)的很方便，做主控基本上不會(huì)擔(dān)心資源不夠的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)分析方面

數(shù)據(jù)分析還沒(méi)有做過(guò)，從路由算法方面講，zynq的性能大概是普通i5主機(jī)的十幾分之一左右吧。

用python寫(xiě)的算法在主機(jī)上Anaconda環(huán)境上跑測(cè)試大概10s的話，在zynq的linux下要一百多秒(大概數(shù)據(jù)，當(dāng)時(shí)測(cè)試過(guò)記不清了)。

Zynq確實(shí)太貴了，不過(guò)專(zhuān)用設(shè)備不會(huì)量產(chǎn)，貴點(diǎn)也能接受吧。

zynq存在的一些問(wèn)題

核心問(wèn)題-性?xún)r(jià)比低

Zynq的核心問(wèn)題個(gè)人認(rèn)為主要是性?xún)r(jià)比不高，Zynq太貴了，在大多數(shù)嵌入式領(lǐng)域，除非是小批量的定制化產(chǎn)品，價(jià)格是十分敏感的，因此這會(huì)嚴(yán)重限制Zynq的應(yīng)用范圍。

比如最常用的7020的價(jià)格就明顯高于帶dsp核心的ARM，這讓PL提供的加速能力變得性?xún)r(jià)比很低，更何況DSP的開(kāi)發(fā)難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于HDL。

**那么如果實(shí)時(shí)性能滿足的情況下，能用DSP加速，為什么還用PL？**

而資源較多的UltraScale MPSoC系列這個(gè)問(wèn)題更加嚴(yán)重，價(jià)格高的是在是離譜了，特別是現(xiàn)在大量NPU，TPU之類(lèi)的產(chǎn)品上市后，用UltraScale MPSoC做人工智能相關(guān)產(chǎn)品的意義就更低了，成本高的過(guò)了頭，很難找到可用的場(chǎng)合和市場(chǎng)。

次要問(wèn)題-開(kāi)發(fā)難度大

Zynq的次要問(wèn)題，開(kāi)發(fā)的難度是在是有點(diǎn)太大了，對(duì)于小公司員工不多的情況下，如果不分工，Zynq的開(kāi)發(fā)絕對(duì)需要很長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累才能勝任，需要了解的東西是在是太多，軟件硬件都需要。

就一個(gè)AXI就已經(jīng)能讓人抓狂了，PS，PL的開(kāi)發(fā)迥異，復(fù)雜的內(nèi)存管理，時(shí)序優(yōu)化很多情況下還要考慮操作系統(tǒng)之類(lèi)的問(wèn)題，這真的難度是太大了。

對(duì)于大公司而言，分工是可行的，但協(xié)作仍然很麻煩，特別是調(diào)試的代價(jià)很大。

其他-資源方面

而高層綜合（HLS）看起來(lái)很好，但資源利用率較低，開(kāi)發(fā)難度仍然很大（不是能跑通就能用）入門(mén)快，但真正能掌握產(chǎn)品化技能還是很難的。

至于OpenCL之類(lèi)的， 暫時(shí)還只能算旁門(mén)左道，性?xún)r(jià)比嚴(yán)重有問(wèn)題。

很多情況下會(huì)讓昂貴的UltraScale MPSoC只能Zynq 7000，因?yàn)橘Y源浪費(fèi)是在太大了。

總結(jié)

Xilinx 作為FPGA廠家推出Zynq系列方向是對(duì)的，但是他確沒(méi)有解決核心的性?xún)r(jià)比問(wèn)題。所以Zynq一直都是不溫不火。

什么時(shí)候解決了性?xún)r(jià)比問(wèn)題。Zynq才能真的普及開(kāi)。

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