近日，想必各位科技愛好者的朋友圈都被一篇發表在第25屆IEEE國際討論會上，用Python開發FPGA的論文刷屏了吧，那么這是如何實現的呢？今天，就請各位看官和小編一起來了解一下，這個構想的實現基礎——PYNQ。

PYNQ介紹

PYNQ全稱為Python Productivity for Zynq，即在原有Zynq架構的基礎上，添加了對python的支持。Zynq是賽靈思公司推出的行業第一個可擴展處理平臺系列，在芯片中集成了ARM處理器和FPGA可編程邏輯器件，旨在為視頻監視、汽車駕駛員輔助以及工廠自動化等高端嵌入式應用提供所需的處理與計算性能水平。PYNQ希望能夠借助python語言本身易用易學、擴展庫多而全、社區活躍貢獻度高等特性，有效降低Zynq嵌入式系統的開發門檻。PYNQ將ARM處理器與FPGA器件的底層交互邏輯完全封裝起來，頂層封裝使用python，只需要import對應的模塊名稱即可導入對應的硬件模塊即可進行底層到上層數據的交互或者為系統提供硬件加速。對于PYNQ的開發者來說，ARM上運行著一個Linux系統，FPGA被抽象為若干加速IP，開發者可以通過一行簡單的python腳本即可完成動態加載bitstream，通過DMA將數據流傳輸到加速IP融合輸出。PYNQ板卡也提供了非常豐富的接口資源，如HDMI、AUDIO、Grove模塊、常用接口如SPI/I2C等等以及很多通用IO。

圖為Python調用底層硬件框架

下面給一個在PYNQ中插入HDMI輸入和輸出的例子from pynq importOverlayfrompynq.lib.video import *

base =Overlay('base.bit')hdmi_in =base.video.hdmi_inhdmi_out = base.video.hdmi_out

簡單高效開發PYNQ-Jupyter

對于嵌入式系統開發來說，往往由于性能的局限性，我們只能ssh進嵌入式linux，在命令行終端進行開發，開發效率是個很大的問題。在PYNQ上，我們使用了python擴展庫Jupyter Notebook，其本質上是一個web服務器，提供了遠程可視化、分步運行python腳本的能力。Jupyter同時可以實時顯示程序運行結果，我們甚至可以在瀏覽器中直接看到我們使用硬件加速處理圖像的結果。我們只需要將PYNQ板子接入網關，即可通過瀏覽器訪問在板上運行的作為嵌入式web服務器的Jupyter Notebook。

圖為JupyterNotebook實時顯示運算圖片

PYNQ能做什么

PYNQ的整個技術棧包含了python+linux+ARM+FPGA，提供了無限種擴展的可能性，我們可以使用它來做很多有意思的應用。在pynq.io的社區頁面我們可以看到許多PYNQ社區開發的項目。包括BNN（二值神經網絡）的案例。

圖為PYNQ社區應用案例

同時，官方提供了非常多的外部接口案例。同時還包括了OpenCV的案例。

Logictools功能則實現了使用python編寫FPGA狀態機的功能，使用Logictools可以用python編寫FPGA I/O端口輸出任意波形了。

圖為PYNQ Logictools

查閱PYNQ文檔

關于PYNQ的所有資料都可以在網站pynq.io中找到，點擊getting started就進入了PYNQ的文檔頁面。文檔中包含了如何設置PYNQ等入門資料、如何創建PYNQ的FPGA硬件工程、PYNQ libraries的詳細介紹以及最關鍵的python-PYNQ的函數文檔，也可以使用搜索功能直接查找關鍵詞。

圖為pynq.io Getting Started

至此，PYNQ就為大家介紹到這里了。希望Python可以為大家拓展出新的思路。