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[導(dǎo)讀]關(guān)注、星標(biāo)公眾號(hào),直達(dá)精彩內(nèi)容來(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...

關(guān)注、星標(biāo)公眾號(hào),直達(dá)精彩內(nèi)容


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

雖然性價(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。


所以在性價(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-性價(jià)比低

Zynq的核心問(wèn)題個(gè)人認(rèn)為主要是性價(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價(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,性價(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)有解決核心的性價(jià)比問(wèn)題。所以Zynq一直都是不溫不火。


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


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