资料介绍
在进行 Vivaado HLS 的学习之前,我们先把相应的准备工作做好,所谓工欲善其事,必先利其器,那么开发工具的安装必然是首要的,这里就不在赘述,这一节我们来讲讲如何搭建 Modelsim 与 Vivado 联合仿真环境。
Vivado HLS 是 Xilinx 推出的高层次综合工具,采用 C/C++语言进行 FPGA 设计,HLS 提供了一些 example 样例方便大家熟悉基本的开发流程,另外关于 HLS 的使用介绍,Xilinx 官方有两个非常重要的开发文档,ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial.pdf 和 ug902-vivado-high-level-synthesis.pdf,里面详细介绍了包括怎样建立 HLS 工程,怎么编写 testbench,怎么进行优化等问题。关于优化,上面提到的两篇 PDF 文档里介绍的比较详细,在 HLS 软件界面,点击程序所在的文件,在右侧边栏有个 Directive,里面列出了程序中所有用到的变量、函数和循环结构,点击右键可以给其配置。对循环结构,一般选择 unroll(即展开循环),可以自己设定展开因子 factor。为提高程序的并行化处理,可以给函数选择 PIPELINE。对应数组,可以设置为 ARRAY_PARTITION,数组维数可以自己设定。HLS 软件其实很智能的,简单的结构,一般软件自己会优化好。每一个优化方案都保存在一个 Solution 里,HLS 可以创建多个 Solution,用于比较不用的优化效果。从工业检测系统到自动驾驶系统,计算机视觉拥有广泛的应用领域。而 OpenCV 包含 2500 多个优化的视频函数的函数库,并且专门针对台式机处理器和图形处理器(Graphic Processing Unit, GPU)进行优化。利用逻辑硬件来加速 OpenCV 的性能在 HLS 上得以实现。 Xilinx 提供的 Vivado HLS 高层次综合工具能够通过 C/C++编写的代码直接创建 RTL 硬件,显著提高设计效率;同时,Xilinx ZynqSOC 系列器件嵌入双核 ARM Cortex-A9 处理器将软件可编程能力与 FPGA 的硬件可编程能力实现完美结合,以低功耗和低成本等系统优势实现单芯片无以伦比的系统性能、灵活性、可扩展性,加速图形处理产品设计上市时间。
如下图所示,OpenCV 在视频处理系统中可以有四种不同的应用方式。第一种方式中,算法的设计和实现完全依赖于 OpenCV 的函数调用,利用文件的访问功能进行图片的输入、输出和处理;第二种方式中,算法可以在嵌入式系统(例如 Zynq Base TRD)中实现,利用特定平台的函数调用访问输入输出图像,但是,视频处理的实现依赖于嵌入式系统中处理器(例如 Cortex™-A9)对 OpenCV 功能函数的调用;第三种方式中,处理算法的 OpenCV 功能函数被 Xilinx Vivado HLS 视频库函数替换,而 OpenCV 函数则用于访问输入和输出图像,提供视频处理算法实现的设计原型。Vivado HLS 提供的视频库函数可以被综合,在对这些函数综合后,可以将处理程序模块整合到诸如 Zynq 的可编程逻辑中。这样,这些程序逻辑块就可以处理由处理器生产的视频流、从文件中读取的数据、外部输入的实时视频流。
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