基于PYNQ的Overlay与AXI开发——PYNQ-z2试用报告3
2018年11月我购买了《神经网络的快速搭建训练到FPGA实现》的课程，很幸运，我获得了试用PYNQ-z2开发板使用的机会。
这个相当令人兴奋的基于Zynq的主板，它结合了Zynq的功能和Python，以及它采用了相当鲜艳的粉红色真是让人心动不已。
了解PYNQ和获取PYNQ的开发板资料
PYNQ的python生产力
https://pynq.readthedocs.io/en/latest/index.html
TUL PYNQ-Z2产品公告（PDF）
http://www.tul.com.tw/download/PYNQ-Z2_PA_v3.pdf
PYNQ-Z2用户手册（PDF）
https://d2m32eurp10079.cloudfront.net/Download/pynqz2_user_manual_v1_0.pdf
原理图（PDF）
http://www.tul.com.tw/download/TUL_PYNQ%20Schematic_R12.pdf
在刚刚开始试用时，我时常会犯一个错误：每次将外部12V电源接上（本开发板电源支持USB或者7V-15V的外接电源，），忘记将跳线跳到REG上。这让我对PYNQ板的电源管理起了很大的兴趣。在查阅原理图时，很开心学习到了这种控制方式。
PYNQ开发板开发流程
1、PYNQ是一个开源项目，旨在适用于任何计算平台和操作系统。可以采用开源Jupyter笔记本基础架构，直接在Zynq设备的ARM处理器上运行Interactive Python（IPython）内核和Web服务器。Web服务器代理通过一套基于浏览器的工具访问内核，这些工具提供仪表板，bash终端，代码编辑器和Jupyter笔记本。
2、同时，硬件方面，PYNQ采用板载Xilinx Zynq Z-7020 SoC，对于Zynq芯片的开发流程也要了解。由于Zynq将cpu与FPGA集成在了一起，需要设计ARM的操作系统应用程序和设备的驱动程序，又需要设计FPGA部分的硬件逻辑设计。
具体流程如下:
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在 Vivado.上新建工程,增加一个嵌入式的源文件；
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添加和配置PS和PL部分基本的外设,或需要添加自定义的外设；
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生成顶层HDL文件,并添加约束文件。再编译生成比特流文件( *.bit 24)；
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导出硬件信息到 SDK软件开发环境,在SDK环境里可以编写一些调试软件验证硬件和软件,结合比特流文件单独调试ZYNQ系统；
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在SDK里生成FSBL文件；
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在VMware虚拟机里生成u-boot.elf、bootloader 镜像；
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在SDK里通过FSBL文件,比特流文件system.bit和u-boot.elf文件生成一个BOOT.bin文件；
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在VMware里生成Ubuntu的内核镜像文件Zimage和Ubuntu的根文件系统。另外还需要要对FPGA自定义的IP编写驱动；
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把BOOT、内核、设备树、根文件系统文件放入到SD卡中,启动开发板电源, Linux操作系统会从SD卡里启动。
采用开源Jupyter Notebooks基础架构完成“hello world”
在提供的软件环境中，Pynq软件包支持PYNQ硬件和接口。该软件包可以使用Python语言驱动PYNQ的GPIO，视频和音频接口以及各种PMOD板。
我将会使用Jupyter Notebooks开发和记录的代码中使用此包。
Jupyter Notebooks服务器在运行在PYNQ的Zynq SoC上的Linux内核中运行。可以使用这个接口来开发我的PYNQ应用程序。
JupyterNotebooks和overlay是PYNQ开发方法的核心，我将会为电路板供电并让第一个“hello world”程序运行起来。
首先是配置一张带有最新内核映像的SD卡，下载地址如下：
https://files.digilent.com/Products/PYNQ/pynq_z1_image_2016_09_14.zip
首先是配置一张带有最新内核映像的SD卡，下载地址如下：
https://files.digilent.com/Products/PYNQ/pynq_z1_image_2016_09_14.zip
下载后，使用Win Disk Imager将映像写入SD卡。
电路板设置：
为电路板供电，一旦启动，我们就可以使用浏览器连接到PYNQ板。
在新的浏览器窗口中输入地址http://pynq:9090/
进入登录页面，输入用户名Xilinx。从那里将看到Juypter笔记本的欢迎页面：
从Juypter Notebooks中运行Python程序。通过单击大多数Notebooks页面上的“running”选项卡，可以看到当前在PYNQ上运行的程序。
因为最初我没有在Notebooks运行，所以现在点击会显示没有正在运行的笔记本电脑。
单击示例页面，然后单击“new”。从右侧的图标中选择“notebooks Python 3”：
创建一个名为untitled的新Notebook，点击它即可完成任意名称的更改。
将文本标记为Code，Markdown，Heading或Raw NBConvert
输入代码：print（“hello world”），并点击播放按钮来运行这个非常短的程序。
PYNQ的硬件overlay
overlay是一种加载到Zynq SoC可编程逻辑（PL）中的设计。可以为加速可编程逻辑中的功能提供设计或使用PL提供接口连接。
了解overlay的重要之处在于，没有涉及到Python-to-PL高级综合过程。相反，我们使用标准的Xilinx设计方法（SDSoC，Vivado或Vivado HLS）开发overlay。一旦我们为overlay创建了bit流文件，我们就会将其集成到Pynq架构中，并使用Python建立所需的参数用来通信。就像迄今为止看过的所有Zynq SoC一样，这很简单。
可以使用Vivado构建提供的位文件和其他文件轻松地与Python环境集成。使用Python MMIO类来实现这一点，它允许我们通过内存映射读取和写入与PL中的设计进行交互。PL中当前叠加的存储器映射是我们所需要的。当然，我们可以随时改变PL的内容，因为我们的应用程序需要加速PL中的功能。
我选择创建PYNQ硬件overlay的方法是使用现有的Vivado设计基础overlay作为起点，因此需要重新创建。
在初始overlay上建立新overlay的原因是因为提供的overlay预定义了Zynq SoC PS所需的所有配置并定义了PS-PL接口。
我们需要做的第一件事是从PYNQ GitHub页面下载设计文件。我们可以从存储库的顶层轻松下载或克隆GitHub存储库。
下载后，除了解压之外，要在Vivado中重新创建项目。（必须使用Vivado的正确版本）
当前版本的PYNQ基础overlay是使用Vivado 2018.2版本创建的，因此我重新从Xilinx官网下载了Vivado 2018.2。安装了正确的Vivado版本后，打开base目录：
在此目录中，具有从命令shell运行的make文件,这个make文件是PYNQ板的overlay设计的基础。
因为我使用的是Linux，使用此命令打开：
->vivado -mode batch -source $ {PYNQ_ROOT} /Pynq-Z2/base/base.tcl
->make -f makefile
这将重建Vivado项目，这里参照了 Xilinx用户指南UG1198，其中介绍了如何在系统上配置Make。
完成后，将看到基本叠加层
Overlay创建好后，我进行了AXI接口实现与互连。
在最简单的层面上，Zynq SoC的高性能AXI互连用于需要DMA将数据传输到DDR存储器或从DDR存储器传输数据的接口。对于PYNQ overlay，这些互连用于Arduino和PMOD端口以及视频流的跟踪缓冲区。
主通用AXI接口用于控制和配置设计中的其余块。最有趣的是，这些端口用于动态配置MicroBlaze BRAM。MicroBlaze处理器与PMODS和Arduino屏蔽端口通信，提供无缝接
在Vivado中重建了PYNQ的Zynq Z-7000 SoC集成硬件overlay，接下来就可以在Python编程环境中轻松使用它们。并且使用Python的C外部函数接口（CFFI）与其连接。
ZYNQ PS-PL AXI 加法器
Zynq PS-PL通信，即将操作数写入寄存器，可编程逻辑（PL）将执行求和操作，并将结果写入第三个寄存器，然后处理系统（PS）访问它们。
Vivado：2018.2
操作系统：Ubuntu 18.04
1、创建加法器IP
tools->create and package new IP -> Create a new AXI4 peripheral
这将使IP具有4个寄存器，每个寄存器32位。我们只需要三个用于我们的目的，因为我们需要两个寄存器作为求和的操作数，第三个寄存器用于存储结果。
单击完成后，将打开一个新的vivado窗口，其中包含您刚创建的IP的不同项目，并且即将进行一些调整。
打开所选文件进行编辑。
从IP生成的4个寄存器
2、调用加法器IP
添加我们的IP核
“Run Connection Automation”
转到地址编辑器选项卡以查看如何访问IP中的寄存器
可以看到基地址是0x43C00000。我将在通过SDK访问寄存器时使用此值。
3、设计创建HDL包装并生成bit流文件。
4、 启动SDK
File -> New -> Application Project.
在项目资源管理器中，转到add_axi -> src ->右键单击以创建一个新的c文件（命名为testing.c）。
5、在硬件上运行代码
Run -> Run -> launch on hardware (GDB) -> OK
总结
这次试用，我最大的收获就是学习到了PYNQ的开源社区开发和共享overlays。这些都可通过GitHub获得，非常方便。
不足：对GitHub的使用，我发现了自己只会使用，不会创建。对python的不了解，制约了更近一步的应用，在Jupyter上开发也让我了解到新的环境与挑战，这些都疯狂的催促着我要充电，以后我也会多多学习我们双杰老师的课程和摩尔吧的课程，多多充电。
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