夏老师推荐：惊人！Python+FPGA 实现FPGA开发大提速？！！

夏老师推荐：惊人！Python+FPGA 实现FPGA开发大提速？！！


夏宇闻老师昨天在微信上推荐了一个帖子，说的是有人用Digilent的PYNQ-Z1板卡实现了超强的加速性能。
当下Python的风头无人能及，而当Python遇上Zynq之后，所创造的生产力竟然也是骇人。
虽然不甚了解，但不妨热切关注一下，说不定FPGA主流开发下一步就会踏上这条道路了呢？

参考资料链接：http://www.sohu.com/a/146288925_292853
                        http://www.openhw.org/module/forum/thread-656190-1-1.html

惊人！Python+FPGA 实现FPGA开发大提速？！！
2017-06-05 17:40

背景

早年，关于FPGA的开发都是基于硬件描述语言，从开始的VHDL到现在更为流行的Verilog，软件应用也从由最开始的汇编语言发展到现在的c/c++实现，这些都是目前为大多数FPGA开发者所熟悉的FPGA发展路程。
上个月，IEEE收录了一篇关于使用Python开发FPGA应用的论文，Python+FPGA会擦出怎样的火花呢？

Python + Zynq=PYNQ

上个月中旬，在美国纳帕举行的第25届关于可编程计算机器领域IEEE国际讨论会上，一篇名为“评估通过Python快速开发异构处理器FPGA应用性能”的短篇论文获得了最佳短篇论文奖。
这篇论文主要讨论了Python开发FPGA应用的优势和效率，论文中针对Digilent的PYNQ-Z1板卡（内部集成一个Xilinx Zynq SoC），通过支持Python编程和Jupyter Notebooks框架的PYNQ开发环境，应用Python对此板卡进行开发编程，并最终评估开发结果的优势和效率。
值得一提的是，发表这篇论文的作者都是业界大佬，包括高级计算机科学家AndrewG.Schmidt、计算机科学家Gabriel Weise以及来自美国南加州大学工程技术科学协会的研究室主任Matthew French。
在论文中，Matthew French教授主要就利用PYNQ开发环境，应用Python语言对Xilinx Zynq器件进行编程应用开发时对FPGA器件的影响、性能结果以及瓶颈影响进行了评估。
此外，各位教授就基于Python的开发结果与已经存在的基于C语言的开发及手动开发结果进行了比较分析。

在论文中，各位教授还对PYNQ开发环境的优缺点进行了阐述：

首先来说，PYNQ应用开发框架是一个开源的开发环境，提供了标准的可以约束芯片I/O引脚的“Overlay”比特流，同时，开发人员可以在此开发环境中，利用Python对FPGA进行快速编程开发。
此外，PYNQ开发环境内部集成标准的编程范式，支持HDMI和视频流的输出输出，同时具有两组12pin的PMOD连接器和一个兼容Arduino的连接器（可以连接或配置为Arduino系列板卡）。
其中，默认的overlay中实例化了多个可以驱动多I/O接口的微Blaze处理器核，也可以配置一些支持图像滤波功能和试验SIMT（单指令，多线程）编程软逻辑GPU的overlay。
同时，PYNQ也提供了支持比特流编程的API和可扩展的通用Python库和包，并且可以通过存储映射I/O（MMIO）直接寻址可编程逻辑单元，另外还支持DMA交易（不需要经过器件驱动和核模块之间的不断握手确认）。

其次，就目前来说，PYNQ还不支持任何高级的综合，也无法将Python应用直接移植到FPGA中。
这就意味着，开发者依然原型必须使用FPGA来创建一个设计，即当PYNQ提供一个支持板卡IO接口的Overlay框架以时，任何用户逻辑依然必须由开发者亲自创建并综合。
不过，开发者仍然可以使用高级综合工具或上面提到的Python-to-HDL工程来完成这个任务，但是最终，开发者依然需要基于此设计并创建一个整合了Python代码比特流文件。
也正是由于PYNQ存在这方面的缺陷，论文的作者并没有简单依赖现存的PYNQ API接口和overlay，他们开发出一个基于Redsharc项目的特定应用程序内核进行研究。

结论

结果如何呢？
论文最后，作者对给出了Python开发Zynq应用的各项评估结果。
结果中给出了通过c/c++实现这项研究的一般图像处理管道性能，以及定制的硬件加速器和Python实现的性能结果（下图所示），帮助我们更好地理解了Python + FPGA开发环境的性能和能。
表中可以看出，结果十分明显，通过PYNQ实现较c实现速度提高了30倍之多，更甚者，从结果中可以看出，当Python实现时有更加有效的可用库时，比如OpenCV，其性能可以增长更多。

Python软件实现和FPGA性能潜力的结合是一个非常有意义的工作，将会开创出一个类似于树莓派和Arduino的广大的开发者社区。
Python+FPGA是一个广阔的未经勘察过的领域——一个全新的更加高效的开发空间——通过PYNQ开发环境将会吸引更多的系统开发者加入的领域。

PYNQ项目简介

PYNQ是Xilinx的一个的开源项目。
它旨在使基于Xilinx ZYNQ的嵌入式系统设计更加容易。
         
通过使用Python语言及其库文件，设计者能够充分发挥ZYNQ PL部分和PS部分的各自优势去设计更加强大的、有意义的嵌入式系统。
        
PYNQ使得用户能够实现多种高性能的嵌入式应用，包括：
        并行硬件执行
        高帧率视频处理
        硬件加速算法
        实时信号处理
        高带宽IO
        低延时控制

PYNQ的用户

      
PYNQ指向大面积的设计者和开发者，包括：
        软件设计者 — 想利用ZYNQ及其硬件可编程性的优势，从而避免使用ASIC模式设计工具去设计硬件。
        系统架构师 — 想使用更加简单方便的ZYNQ软件接口和框架。
        硬件工程师 — 想让硬件项目推广给更多的人使用。

关键的技术

     
Jupyter Notebook是一种基于浏览器的交互式计算环境。
Jupyter Notebook能够创建多种文件（动态代码、交互式控件、图表、解释性文本、方程式、图像、视觉等）。
         
在Jupyter Notebook环境下使用python可以简便地为PYNQ-Z1编程。
         
通过python，开发者能调用可编程逻辑部分的硬件库。
硬件库可以加速PYNQ-Z1上运行的软件代码，还可以自定义硬件平台和接口。
         
PYNQ镜像是一个可以引导的Linux镜像，其中包含pynq python包、其他开源包。

使用PYNQ需要什么软件？

     
Jupyter Notebook 是基于浏览器的接口，所以需要一个兼容的网页浏览器，从而使用python去编程。
         
为了更高的性能，用户也可以使用C/C++去编程。
此时，需要支持PYNQ-Z1的、免费的Xilinx SDK软件。
用户也可以使用其他第三方的软件开发工具。
         
为了增加新的硬件库，所以需要Xilinx或第三方的硬件设计工具。
Xilinx Vivado 免费版完全支持PYNQ-Z1。

PYNQ-Z1板卡资源

处理器：双核ARM Cortex-A9
FPGA：1.3M 可重构逻辑
内存：512MB DDR3/FLASH
存储：Micro SD卡插槽
视频：HDMI输入/输出
音频：Mic输入，Line输出
网络：10/100/1000以太网
扩展口：连接到ARM PS端的USB Host
IO接口：1×Arduino 口，2×Pmod (49GPIO)
GPIO: 16GPIO
Other I/O：6个用户LEDs，4个按键开关，2个拨码开关
尺寸：87mm × 122mm

PYNQ资源下载

  
从PYNQ GitHub上可以下载所有PYNQ项目的源代码。
如果用户想加入或联系PYNQ项目团队，可以在PYNQ support forum上发布信息。
      
PYNQ资料百度网盘下载地址：http://pan.baidu.com/s/1dF60nPv  密码: 32vb