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，那麼這是如何實現的呢？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。

圖為該篇論文

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的支援。Zynq是賽靈思公司推出的行業第一個可擴充套件處理平臺系列，在晶片中集成了ARM處理器和FPGA可程式設計邏輯器件，旨在為視訊監視、汽車駕駛員輔助以及工廠自動化等高階嵌入式應用提供所需的處理與計算效能水平。PYNQ希望能夠藉助python語言本身易用易學、擴充套件庫多而全、社群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器件的底層互動邏輯完全封裝起來，頂層封裝使用python，只需要import對應的模組名稱即可匯入對應的硬體模組即可進行底層到上層資料的互動或者為系統提供硬體加速。對於PYNQ的開發者來說，ARM上執行著一個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指令碼即可完成動態載入bitstream，通過DMA將資料流傳輸到加速IP融合輸出。PYNQ板卡也提供了非常豐富的介面資源，如HDMI、AUDIO、Grove模組、常用介面如SPI/I2C等等以及很多通用IO。

圖為Python呼叫底層硬體框架

下面給一個在PYNQ中插入HDMI輸入和輸出的例子

from pynq importOverlay

frompynq.lib.video import *

base =Overlay('base.bit')

hdmi_in =base.video.hdmi_in

hdmi_out = base.video.hdmi_out

簡單高效開發PYNQ-Jupyter對於嵌入式系統開發來說，往往由於效能的侷限性，我們只能ssh進嵌入式linux，在命令列終端進行開發，開發效率是個很大的問題。在PYNQ上，我們使用了python擴充套件庫Jupyter Notebook，其本質上是一個web伺服器，提供了遠端視覺化、分步執行python指令碼的能力。Jupyter同時可以實時顯示程式執行結果，我們甚至可以在瀏覽器中直接看到我們使用硬體加速處理影象的結果。我們只需要將PYNQ板子接入閘道器，即可通過瀏覽器訪問在板上執行的作為嵌入式web伺服器的Jupyter Notebook。

圖為JupyterNotebook實時顯示運算圖片

PYNQ能做什麼

PYNQ的整個技術棧包含了python+linux+ARM+FPGA，提供了無限種擴充套件的可能性，我們可以使用它來做很多有意思的應用。在pynq.io的社群頁面我們可以看到許多PYNQ社群開發的專案。包括BNN（二值神經網路）的案例。

圖為PYNQ社群應用案例

同時，官方提供了非常多的外部介面案例。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埠輸出任意波形了。

圖為PYNQ Logictools

查閱PYNQ文件

關於PYNQ的所有資料都可以在網站pynq.io中找到，點選getting started就進入了PYNQ的文件頁面。文件中包含了如何設定PYNQ等入門資料、如何建立PYNQ的FPGA硬體工程、PYNQ libraries的詳細介紹以及最關鍵的python-PYNQ的函式文件，也可以使用搜索功能直接查詢關鍵詞。

圖為pynq.io Getting Started

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