典型的ZYNQ SoC结构图/系统框架

　　ZYNQ上FPGA可编程逻辑部分成为PL端，以arm为核心的处理器部分成为PS端。本系统中，CNN在PL端的FPGA上实现，通过DMA与PS端的Linux交换数据。Linux将CNN参数和输入数据dma到CNN，CNN计算完成后将计算结果dma回Linux。CNN通过vivado HLS设计，各层以数据流方式实现数据传递，可实现全网络流水。通过HLS优化，可将百万级周期的计算环节优化为万级周期。
　　Linux中，通过DMA驱动控制DMA的数据读写，通过socket与PC交换数据。
　　在PC的windows中开发上位机。上位机通过以太网将CNN参数下发给Zynq端的Linux应用程序。将输入的图片下发到Zynq端的Linux应用程序，接收Zynq回传的计算结果。（CNN参数文件也可直接拷贝到SD卡中，由ZYNQ上的Linux应用直接读取。数据的输入输出也可通过以太网之外的其他接口实现，这里笔者开发的上位机不是文章的重点，读者可以通过其他方式控制参数的输入和数据的传输）
　　开发环境
　　硬件环境
　　硬件环境包括一台PC电脑和一块搭载有Zynq SoC的开发板，开发板和PC通过网线和串口连接。
　　软件环境
　　本文中用到的软件开发工具有：TensorFlow，Vivado HLS ，Vivado，PetaLinux，Visual Studio。
　　TensorFlow是Google公司开源的深度学习框架，在本文中用于算法的仿真和参数的训练。
　　Vivado HLS和Vivado 是Xilinx公司Vivado Design Suite套件中的两个软件。vivado-HLS可以将 C，C++ 以及 System C 等高层次语言综合生成HDL级的IP核。Vivado可以将HDL级的文件综合成RTL网表文件，并根据网表文件布局布线生成.bit文件。.bit文件可以直接下载到FPGA中，实现FPGA功能。
　　PetaLinux工具提供在 Xilinx 处理系统上定制、构建和调配嵌入式 Linux 解决方案所需的所有组件。PetaLinux与 Xilinx 硬件设计工具协同工作，为 Zynq® UltraScale+™ MPSoC、 Zynq®-7000 SoC、和 MicroBlaze™ 简化了 Linux 系统的开发。
　　Visual Studio在此不做过多介绍，笔者用的是VS2012，使用C#语言开发上位机。上位机通过网络将CNN参数下发给Zynq端的Linux应用程序。将输入的图片下发到Zynq端的Linux应用程序，接收Zynq回传的计算结果。
　　开发流程
　　

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