Zynq平台结合了PS（Processing System）和PL（Programmable Logic）的异构架构，适用于高效实现神经网络。通过合理分配计算任务，可以提升整体性能。以下是详细的思路、方案和设计。
一、Zynq架构概述
1. Zynq架构组成
PS（处理系统）：基于ARM Cortex-A9处理器，负责控制、管理和执行复杂的任务，适合处理需要高灵活性和复杂计算的部分。
PL（可编程逻辑）：FPGA部分，适合并行计算和实时数据处理，能够高效执行特定算法，尤其是可并行化的操作。
PS部分包括ARM Cortex-A9 CPU以及该SoC的外设，如SPI、I2C、CAN等。PL则是可编程逻辑部分，能够通过FPGA实现灵活的硬件设计与定制。PS和PL的数据交互可以通过上图的AXI总线、DDR或DMA等。
2. 任务分配
PS端：
适合处理高层控制逻辑和复杂算法，如数据预处理、模型加载、调度等。
负责执行一些简单但需要高度灵活性的操作，例如数据解码、数据传输管理和控制逻辑。
PL端：
适合实现高性能、并行化的操作，如卷积、批量归一化、激活函数（ReLU）、池化等。
不适合执行需要大量局部缓存和复杂数据同步的操作，如Softmax函数、指数计算和查找表操作。
二、神经网络实现方案
1. 原始数据的获取
数据来源：
视频流：可以使用PL摄像头（如OV5640、MT9V034）直接读取视频数据，或者通过USB接口连接免驱动的USB摄像头。
图像数据：可以从SD卡、网络接口或串口读取图像。
2. 数据输入到PL的神经网络模块
数据预处理：
在PS端进行图像的预处理，如归一化、格式转换等。
将预处理后的数据通过AXI总线或FIFO接口传输到PL。
3. 神经网络模块在PL上的实现
模块设计：
实现卷积层、批量归一化、激活函数、池化等模块，采用并行处理方式以提高计算效率。
设计输入输出控制模块，确保数据在PL中的流动和处理顺畅。
使用高层综合工具（HLS）：
使用Vivado HLS等高层综合工具，将C/C++代码转换为硬件描述语言（HDL），生成PL的IP核。
4. 输出信息的解码与处理
数据输出：
将PL的输出通过AXI总线传回PS进行后续处理。
PS端负责将网络的输出结果进行后处理，如类别映射、结果展示等。
解码模块：
在PS端实现解码模块，将PL输出的特征图或分类结果转化为可用的信息，直观的讲就是神经网络的预测标签。比如Yolo的框和类别。
三、具体实现步骤
1. 完整网络结构的实现
在PL上实现完整的神经网络结构（如LeNet、AlexNet），适合资源丰富的开发板。
设计合适的状态机，确保数据在各个模块间的流动和控制。
适合小网络模型，大板子。
2. 部件级加速器设计
针对不同层的神经网络设计可调用的加速器IP，采用部分映射策略。
在PS和PL之间优化数据流动，减少延迟和数据传输时间。
适合网络模型和板子资源适配的情况。
3. 亚加速器设计
设计调度器，管理各个亚加速器的运行，确保在内存地址上的有效调度。
通过分块处理，实现大规模神经网络的高效计算。
这一点是许多同学的开发板可能没有足够的资源去部署一个完整的神经网络，或者没有足够的资源部署这个神经网络中需要的所有类型的卷积。
4. 多板分布式映射
在多个Zynq板子之间进行分布式映射，将神经网络的不同部分分配到各个板子上，提升整体计算能力。
需要特别注意通信延迟问题，优化网络架构以提高整体速度。
适合大网络模型，难度很高。
四、总结
在Zynq上实现神经网络的关键在于合理分配计算任务，通过PS和PL的协同工作，利用PL的并行处理能力，优化网络的计算效率。通过有效的数据流管理、接口设计以及模块化的加速器构建，能够在保持灵活性的同时，获得较好的性能提升。这种设计方法不仅适用于具体的神经网络模型，也为未来的深度学习应用提供了参考框架和实现思路。可以充分发挥Zynq平台在嵌入式系统中实现高效的神经网络推理过程中的优势。
在Zynq平台上，使用PYNQ实现神经网络可以降低开发成本。
PYNQ框架通过高层次的封装，实现底层FPGA硬件与上层应用层的解耦，为软件开发者提供完整的访问FPGA资源的库，令设计人员通过Python编程即可调用FPGA模块，让设计人员更方便利用FPGA并行计算、接口扩展和灵活配置带来的诸多优势。在PYNQ框架下，ARM A9 CPU上运行的软件包括：
1. 网络服务器，配备Jupyter Notebooks设计环境；
2. IPython内核和程序包；
3. Linux操作系统；
4. FPGA的基本硬件库和API。
PYNQ可以简化的开发流程，通过易于使用的API和丰富的文档，使得开发者能够快速上手，无需深入掌握硬件描述语言（HDL）。如果不需要自定义硬件IP的话，可以去开源网站上找一下通用的卷积IP设计。
PYNQ支持动态重配置，允许用户根据需求快速加载和切换硬件加速器，从而提高资源利用率。
PYNQ具有很强的灵活性，可以部署onnx库等深度学习库，便于将现有模型迁移到硬件平台上。如果板子资源充足的话，甚至可以部署tensorflow和pytorch。使得在开发板部署神经网络更加容易。在某种层度上可以降低AI算力芯片开发的成本，并提高效率。
通过与Jupyter Notebook的集成，开发者能够在交互式环境中进行可视化开发，实时监控与调试系统状态。