硬件加速 | ZYNQ-7000整体架构阐述

        本次AI加速器的设计，主要利用Xilinx公司的ZYNQ-7000全可编程器件，主要目的是应对人工智能时代算力不足的问题，由于人工智能时代的到来，各种神经网络的训练，数据挖掘，机器视觉和图像处理等算法计算复杂度较高，传统计算机出现计算时间较长或无法计算的问题，工作效率较低，而FPGA作为一种并行处理器件，相比传统CPU而言，计算速度较快，因此，我们可以尝试将一些原来由CPU处理的相关计算交给FPGA来完成，从而提升计算速度和工作效率，出于以上考虑，我们开展了基于ZYNQ-7000的AI加速器的相关设计。

       下图是整个AI加速器的整体框图，在PC端Python将需要加速计算的数据利用UDP协议通过网线发送到ZYNQ-7000的ARM端，ARM端调用PL端的加速IP，IP核采用Verilog语言编写，ARM和PL间的控制信息通过GP控制总线传递，数据信息通过HP数据总线传递。