探索 Zynq MPSoC:第1章完结(2022年1月8日发布)

本书介绍了赛灵思的 Zynq MPSoC 器件,作为多处理器片上系统 (MPSoC),它结合了应用处理器、实时处理器、图形处理器和可编程逻辑。Zynq MPSoC 提供了更强大的处理能力,广泛应用于ADAS、计算机视觉等领域。书中强调了正确设计方法的重要性,探讨了 SDx 工具在软件定义设计中的作用,以及如何利用这些工具在处理器和可编程逻辑之间进行系统分区。此外,还涵盖了 Zynq MPSoC 与 Zynq-7000 的差异,以及如何在复杂 SoC 设计中平衡性能、功耗和快速上市的需求。

探索 Zynq® MPSoC...

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简介

欢迎阅读本书
在接下来的几页内容中,我们将提供有关 Zynq MPSoC 器件的全方位介绍,它是继 Zynq-7000 [7] 之后,由赛灵思公司提供的另一个集成片上系统 (SoC) 器件。

本书中我们将该器件简称为 Zynq MPSoC,它属于多处理器片上系统 (MPSoC) [5]。MPSoC 这一术语表明,它是由多个不同的处理元件组成的,其中每个元件都有其专门的用途,比如,一组应用处理器、实时处理器和图形处理器以及现场可编程门阵列 (FPGA) 可编程逻辑。在后续章节中我们将详细讲解此器件的各组成部分,当前我们只需把 Zynq MPSoC 看作可以提供各种最佳资源来帮助我们完成工作即可。

除了 Zynq MPSoC 架构外,设计方法论和软件工具也同样至关重要。正确的设计方法有助于有效利用 Zynq MPSoC 来解决现实的设计问题。它相比于先前的其他器件拥有更广泛的处理元件,重要的是设计人员能够充分利用 Zynq MPSoC 的功能,实现所期望的系统性能、可靠性、功耗、安全性、快速上市以及任何其他适用的约束。因此,本书的另一个重心就是简述系统开发的各种选项,包括可再处理核上部署的设计工具和操作系统。本书还包含了赛灵思 Xilinx SDx 工具 [6] 中的一项特殊功能特性,它支持完全使用软件代码来对各种系统进行描述,随后按客户指令在可用的各种处理元件之间进行系统分区。SDx 中的 SD 表示 Software Defined,即“软件定义”,在后续章节中将详细介绍,基于软件的设计正成为越来越强大的可编程器件设计方法。

适合 Zynq MPSoC 器件的应用形形色色不胜枚举,根据 Zynq-7000 的经验和 Zynq MPSoC 所提供的更丰富的工具,我们不难想象到部分主要的应用领域。包括高级驾驶辅助系统 (ADAS)、计算机视觉、大数据分析、软件定义的无线电 (SDR) 和高价值的监控与自动化(工业物联网 IIoT)。

    1. 为什么你会爱上这本书

传统意义上,半导体器件市场由几个部分组成,包括逻辑(固定逻辑和可编程逻辑)、存储器、微处理器、光学器件、模拟器件、离散组件、微控制器、传感器系统和专用数字信号处理器 (DSP) [4]。全球半导体市场总价值在 2017 年达到历史最高,约为 4122 亿美元,同比上一年增长超过 20% [3]。半导体器件支持范围广泛,从儿童玩具、笔记本电脑、核能发电控制系统到国际空间站,几乎无所不包。简而言之,它与我们的日常生活密不可分!

近年来,系统集成已然成为市场关注焦点。简单来说,为什么要制造出一个系统所需的各种组件,而后再将其连接在一起?毋庸置疑,能够设计出将各种必要资源组合到单一芯片上的器件固然更好。片上系统 (SoC) 的构想也因此应运而生了。

注意以上提到的各种半导体类别,其中 Zynq 和 Zynq MPSoC 等 SoC 正是由可编程逻辑、微处理器和存储器组成的,这些无一不是嵌入式系统内所需的常用组件。实际上,这些器件还将部分模拟电路与支持数字信号处理 (DSP) 应用的算法引擎相结合,类似于 DSP 处理器所提供的功能。如图 1.1 所示,Zynq MPSoC 器件的基本组成部分恰恰是由处理器系统 (PS) 与 FPGA 可编程逻辑 (PL) 藕合而成。这两部分是通过多个 Advanced eXtensible Interface (AXI) 接口(即,高级可扩展接口)连接在一起的。这种高层次结构与 Zynq-7000 芯片极其相似。

Zynq 与 Zynq MPSoC 相比的主要差异在于,后者将集成更进一步,扩展 PS 内的处理器选择和数量、扩展 FPGA PL 部分的大小并增加 PS 与 PL 之间的 AXI 连接的数量和带宽。此外还有一些其他增强功能,后面再细谈。

对于 SoC 的需求部分源自于在快速演变的应用领域内实现快速上市的

本书是使用Zynq MPSoC的开发人员的实用指南,同样也是希望熟悉器件及其相关设计方法的技术人员的有效参考。 Zynq MPSoC(多处理器系统)是Xilinx公司推出的第二代SoC系列产品,集成了复杂的处理系统,包括ARM Cortex-A53应用程序处理器和ARM Cortex-R5实时处理器,以及FPGA可编程逻辑。 来自苏格兰斯特拉斯克莱德大学(University of Strathclyde)的Louise Crockett团队基于这一平台的软件和硬件结构,撰写了Exploring Zynq MPSoC: With PYNQ and Machine Learning Applications,综合且全面地介绍了软件堆栈、多处理器处理系统以及可编程硬件阵列等问题。 程序员可以学会如何使用简单的软件界面和框架来快速实现他们的机器学习法,系统设计师可以利用它来获取系统的最高性能。 内容导读 器件的架构 与Zynq7000相比,Zynq MPSoC 进一步整合了处理器系统中可选择的处理器数量和性能,最多可配备四个ARM Cortex-A53处理器内核和两个ARM Cortex-R5实时处理器内核。此外,该架构进一步拓展了可编程逻辑门阵列中的DSP切和分布式存储器的规模。在开发当今新兴的AI应用程序时,全新的MPSoC架构将实现繁琐的计算和数据移动的过程变得十分轻松有趣。 设计工具和方法 SoC系统将包括硬件设计和软件设计两个方面。硬件设计会映射到SoC设备上的FPGA逻辑资源,而软件则运行在一个或多个系统内部署的处理器上。在此设计流程中,硬件和软件开发可以在很大程度上独立进行,然后整合。工程师使用他们选择的工具生成硬件系统的元素,并使用Xilinx Vivado开发环境实现系统集成和实现目标设备。软件开发人员可以使用Xilinx软件开发工具包(SDK)进行开发。这是传统的软硬件协同设计方法。 Xilinx的SDx开发环境则是一种更高级的开发方式。在Xilinx SDx工具中可以完全使用软件代码对整个系统进行描述,然后对各种计算进行资源分配(在用户指导下)。这使得面向软件的软硬件协同设计已经发生了相当大的转变。本书的第4中更详细地讨论了关于SDx设计方法。 更先进的应用实现 本书还讨论了Zynq上许多应用程序的实现,包括FINN-R开源框架的有效性神经网络的实现、基于Python的Zynq设备框架和机器学习应用程序。我们可以预见到一些基于Zynq的更为优秀的产品,包括高级驾驶员辅助系统(ADAS),计算机视觉,“大数据”分析等。
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