相比较经典的FPGA,Zynq7000系列最大的特点是将处理系统PS和可编程资源PL分离开来,固化了PS系统的存在,实现了真正意义上的SOC(System On Chip). 1.  Zynq7000系列特征概述 Zynq7000系列是全可编程片上系统,主要包含PS(processing system)和PL(Programmable Logic)两部分.PL采用28nm工艺:PS以2个Cortex A9的ARM核为核心,还包括片上存储器.片外存储器接口(DDR)和一系列的外设接口.Zynq70

按理说‘高大上’的FPGA,多出现在航天航空(如火星探测器).通信(如基站.数据中心).测试测量等高端应用场景.但麦迪却也发现,近期,在很多创客的作品内部都有FPGA的影子.这或许也从侧面看出,打从总理先生的“双创”态度以来,开发者们踊跃的态度,创客们的智能硬件作品已经不再是小打小闹,更多的向尖端技术靠拢,也更贴近产业化应用. 但毕竟,FPGA在开发者心目中有着‘开发入门难’.‘贵’等等初印象,对于FPGA在创客作品中的开发与应用,麦迪想从两个角度和大家探讨:“何时考虑在自己的设计中应用FPGA

在上一篇该系列博文中讲解了MATLAB待处理数据写入.bin二进制数据文件的过程,接下来需要将数据通过以太网发送到ZYNQ验证平台.之前了解过Xilinx公司面向DSP开发的System Generator可以通过硬件协仿真的方式,进行算法板级验证.一个是本人不熟悉这种方式,再一个缺乏通用性,也无法在系统层面进行硬件验证.当然方案有很多,熟悉上位机的朋友完全可以自己写个软件完成数据传输和算法结果对比等功能. 这里选择最简单的方案:在上位机通过网络调试助手将数据打包并发送至以太网端口,ZYNQ端利

没办法,回家入职新公司,做通信的,用到这款zynq加ad9163射频架构的开发版,要我做驱动,这可是初次接触zynq,带fpga的集成芯片,心里还是有点惊喜和忧愁,忧愁怎么最快啃下这个硬骨头,好吧上网搜资料咯! (1)平台简介 (2)软件架构 (3)硬件架构 (4)开发环境:vivado (1)平台简介 ZYNQ系列是赛灵思公司(Xilinx)推出的行业第一个可扩展处理平台,旨在为视频监视.汽车驾驶员辅助以及工厂自动化等高端嵌入式应用提供所需的处理与计算性能水平.该系列四款新型器件得到了工具和I

(1)企业简介 作为DSP 和视频应用领域的头号 FPGA 供应商,赛灵思致力于通过其目标设计平台提供业内领先的 DSP 开发工具.方法.IP 和技术支持.赛灵思面向 DSP 的目标设计平台将这些元素带入了产品化解决方案,为有经验的用户加快了开发速度,并且为新用户简化了FPGA 应用.工程师可以在应用基础设施上花更少的时间,而将更多精力投在能够提供独特价值的设计上. Xilinx DSP 解决方案的优势 (2) (3) Zynq-7000 EPP (XC7Z010 and XC7Z020) xc

SDK V2014.4 PHY 88E1510 PL端以太网,自协商 standalone应用程序 PL端设计,略. 根据PL端生成的hdf,新建项目,采用官方lwip echo server例程.发现运行结果为 -----lwIP TCP echo server ------ TCP packets sent to port 6001 will be echoed back auto-negotiated link speed: 69073 很明显不对. 1.调试发现运行到 xaxiemaci

ZYNQ芯片是近两年比较流行的片子,双ARM+FPGA,在使用分立FPGA和CPU的场合很容易替代原来的分立器件. ZYNQ可以外接QSPI FLASH作为程序的存储介质. QSPI和SPI flash是串行接口的NOR FLASH,在设计支持,容量都比较小,所以协议中只留了3Bytes寻址,也就是最大16MB空间.但是随着工艺和技术的提升,现在32MB.64MB,甚至128MB和更大容量的SPI/QSPI flash都出现了. 以32MB为例,当需要访问大于16MB的地址是,新的器件提供了两种

ZYNQ是一款SOC芯片,之前使用VGA做过的实验只是PL(Programmable Logic)部分,而ZYNQ最突出的功能,就是内部的双核Cortex-A9,所以从现在开始我将学习ZYNQ的SOC学习(PL部分). 本实验的目的是熟悉ZYNQ的PS(Processor Subsystem)部分使用方法,了解开发板资源,做一个最小系统Hellow world,使用资源有ARM Cortex-A9.DDR3内存.一个UART串口.实验内容是,将写好的程序加载到DDR内存中,然后CPU一条一条执行

一.前言 之前ZYNQ与PC之间的网络连接依赖于外接硬件协议栈芯片,虽然C驱动非常简单,但网络带宽受限.现采用LWIP+PS端MAC控制器+PHY芯片的通用架构.关于LWIP库,已经有很多现成的资料和书籍.其有两套API,一个是SOCKET,另一个是本例中要用到的RAW.RAW API理解起来较为复杂,整个程序基于中断机制运行,通过函数指针完成多层回调函数的执行.SOCKET API需要支持多线程操作系统的支持,也牺牲了效率,但理解和编程都较为容易.实际上SOCKET API是对RAW API的

参考:UG1181 Zynq-7000 Programable Soc Architrcture Porting Quick Start Guide                                                                                                                                           zynq处理器结构图 CPU MODE:At any given time

最近本人一直在学习ZYNQ SOC的使用,目的是应对科研需要,做出通用的算法验证平台.大概思想是:ZYNQ PS端负责与MATLAB等上位机数据分析与可视化软件交互:既可传输数据,也能通过上位机配置更新硬件算法模块配置寄存器内容,同时可计算分析PL端算法实现性能指标.PL端的FPGA逻辑则负责算法的硬件实现,以探索高效并行硬件架构.为此本人后续会持续编写<利用ZYNQ SOC快速打开算法验证通路>系列专题博文,在各个阶段进行些基础性总结. MATLAB中数据为双精度浮点型,因此打开算法验证通路

为了快速实现算法板级验证,PC端需要通过JTAG或以太网与FPGA形成通路.最简单便捷的方案是利用协议栈芯片,用户可以无视底层,利用简单的SPI协议读写寄存器实现复杂的TCP UDP等网络协议.当然带宽会受限于SPI接口有效速率,本文采用芯片为W5500,支持10M/100M自适应,其理论值高达80Mbps,基本达到算法验证的要求. ZYNQ可以通过灵活的EMIO模拟SPI接口,从而在最少改动官方demo的前提下移植C语言驱动程序.本文着重讲述EMIO的C语言软件驱动方式及可重用封装,封装后可以

最近由于项目需要,要将bit文件固化到zedboard的flash中,使程序上电自启,断电不丢失. 我们知道,一般板级调试的时候都是直接下载bit流到FPGA就行,固化到Flash的话,也是先生成.mcs文件,然后下载到Flash即可. 但是在经过反复尝试之后,发现对zynq系列好像行不通. why?这得从zynq的启动流程说起. 一.ZYNQ的启动流程 ZYNQ7000 SOC 芯片可以从 FLASH 启动,也可以从 SD 卡里启动, 本节介绍程序 FLASH 启动的方法.Zynq7000 S

前言 Zynq启动流程和ARM处理器类似,PS部分是启动和配置过程的主设备,芯片引导必须由处理器驱动,系统上电复位后会读取设备模式引脚来决定从什么设备启动芯片.如下表Boot Devices条目所示,其中黄色代表该条目下的默认设置,比如Boot Devices默认设置是SD Card,默认从SD卡启动芯片 下图中的JP7-JP11的5个条线帽就是用于设置设备模式引脚电平的 启动步骤 PS确定好从什么设备启动后,接着的启动过程分为以下三个阶段 Stage-0 执行BootROM代码,不可修改 St

1.1 xilinx zynqMp 架构 1.1.1 16nm 级别工艺 Zynq UltraScale+  MPSoC架构 Xilinx新一代Zynq针对控制.图像和网络应用推出了差异化的产品系,这在Xilinx早期的宣传和现在已经发布的文档里已经说得很清楚了.她的产品系如图2所示. 图2 产品表 从图2看到,这个系列的Zynq算是8核(或9核)异构产品:四核的ARM-CortexA53 CPU.双核的Cortex-R5 RPU.Mali-400 GPU(一个Geometry核,两个像素核).

https://blog.csdn.net/u010580016/article/details/80430138?utm_source=blogxgwz1 开发环境:window10, vivado 2017.1, ubuntu 16.04, Eclipse+cdt 硬件环境:米尔科技zturn board,zynq7z010 本笔记详细介绍了开发ZYNQ7000系列的基础软件系统构建,介绍了Vivado的使用以及IP核的配置,最后搭建能让ZYNQ运行arm linux系统的软件环境,在今后的

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga

1.Xilinx在2012年推出了新一代的开发工具Vivado开发套件,目前的7系列FPGA既可以用以往的ISE或者XPS进行开发,也可以使用Vivado(为瓦度),而6系列等以前的产品智能使用ISE进行开发.下一代8系列产品,也就是2012年11月份Xilinx通告正在进行研发的下一代产品就只能在Vivado上进行开发了. 总的来说就是以后就不用ISE开发套件了,而那本由何宾教授撰写的<Xilinx All Programable>仍然是用ISE开发案例居多,包括制作IP核.所以说大家最好是

Zynq是一款SOC芯片,之前只是用了PL(Programmable Logic)部分,而Zynq最突出的功能,就是内部的双核Cortex-A9,所以从现在开始我将学习ZYNQ的SOC学习(PS部分). 本文记录的是熟悉Zynq的PS(Processor Subsystem)部分使用方法,了解开发板资源,做一个最小系统Hellow world,使用资源有ARM Cortex-A9.DDR3内存.一个UART串口.具体流程是将写好的程序加载到DDR内存中,然后CPU一条一条执行,那么执行的情况可以

消费者渴望更高的视频质量,推动了视频技术的发展.MPSoC 基于 Zynq-7000SoC ,包括一个可编程逻辑 (PL) 的桥接处理系统 (PS),但它在 Zynq UltraScale+ MPSoC进行了额外的扩展,因而非常适合多媒体应用领域.主要的区别包括:针对 UHD-4K 集成了支持 H.264 / H.265 的视频编解码器单元,适用但不仅仅适用于监控.视频会议.嵌入式视觉和一些广播应用等领域,实现低时延的编码,同时相对于服务器或可编程逻辑而言能效更高.该功耗优化型图形子系统基于 A

A Tutorial on the Device Tree (Zynq) -- Part I 此教程的目的 本教程是针对Xilinx' Zynq-7000 EPP设备(一个集成了FPGA的ARM Cotex-A9)写的,但其中的概念适用于所有使用了设备树的Linux内核.本文使用Xillinux发行版为例,该发行版运行于Zedboard硬件上. 设备树有什么好处 设想一下:bootloader刚刚将Linux内核复制到内存中,然后跳到内核的入口点,,[1],,.此时内核就像运行在处理器上的一个裸