pl向ps发送数据的代码

本文探讨了如何在XilinxZYNQ平台中,通过AXIDirectMemoryAccess(AXIDMA)技术,有效地将处理器外核(PL)产生的连续大数据流传输到片上系统内存(PSDDR)。作者关注的是优化数据传输性能和效率的关键实现策略。

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### Zynq PLPS 数据流传输方法 在Zynq平台上,PL(可编程逻辑)到PS(处理系统)的数据流传输可以通过多种方式进行优化和实现。当涉及到大量数据传输时,AXI DMA控制器成为首选方案之一。 #### 使用 AXI DMA 控制器进行高效数据传输 AXI DMA Controller提供了AXIS和AXI4接口之间的转换功能[^2]。这种机制允许高速率的数据从FPGAPL部分流向ARM处理器所在的PS区域。具体来说: - **硬件配置**:确保Zedboard上的AXI DMA IP核已经正确实例化并连接至必要的AXI总线。 - **驱动程序支持**:对于Linux操作系统中的应用层访问,需要安装相应的设备树节点以及加载合适的内核模块来管理DMA操作[^3]。 为了展示具体的实施过程,下面给出一段Python伪代码用于描述如何初始化DMA通道并将图像批次传递给CPU侧的应用程序: ```python import dma_library as dma # 假设这是一个封装了底层DMA API的库 def setup_dma_channel(): channel = dma.open("/dev/xilinx_dma") # 打开DMA设备文件 config = { "direction": "to_device", "buffer_size": 1 * 1024, # batch size为1的情况下的缓冲区大小调整 "callback_fn": handle_transfer_done, } channel.configure(config) def start_data_stream(image_batch): buffer_address = allocate_buffer(len(image_batch)) # 分配内存作为临时缓存 copy_to_buffer(buffer_address, image_batch) # 将图像复制到共享内存中 with open("/proc/driver/xdma", 'w') as f: f.write(f"{buffer_address} {len(image_batch)}\n") setup_dma_channel() for i in range(num_images): # 对于每一张图片执行一次循环 img = load_image(i) start_data_stream(img) ``` 这段代码展示了基本框架,实际部署时还需要考虑更多细节如错误处理、性能调优等。
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