提到自動駕駛，機械人視覺，高畫質攝像機，都要想到攝像頭這個單元，先前本俠也講過一些fpga應用在高畫質攝像頭和機器視覺中的深度攝像頭以及雙目攝像頭等，fpga在裡面的作用主要是對採集的影象進行處理，對影象的處理需要硬體有著很好的並行的效能，那麼它處理速度跟arm的cpu比起來有沒有優勢呢？本俠今天就帶領各位一起來探索一下fpga在邊緣計算方面的應用。
提起計算速度，我們首先能想到的是雲計算。雲計算有數不清的好處，例如計算快，計算資料的量大，等等。但智者千慮必有一失，沒有雲計算的廠家能夠保證他能做任何的事情，雲計算也有自己的不足之處，最大的不足就是計算的實時性不夠高。例如，在你把一些資料送到雲端去進行處理的時候總會有一些延遲，最難熬的莫過於等結果的時間。邊緣計算需要很高的計算效能，而且有著很高的實時性，fpga能夠同時並行處理很多的事情，既能滿足資料處理速度的要求，還能滿足實時性的需求，可謂是兩全其美。今年在加利福尼亞的聖塔拉拉舉行的嵌入式視覺峰會上展示了基於aldec的tysom-2-7z100原型板的4攝像頭adas模型，如圖.1所示。tysom的效能很好，主要是因為裡面的核心的運算處理部件是xilinx zynq z-7100的soc。
圖.1 tysom-2-7z100原型板
如圖.2可以看到zynq在tysom板子中的位置，為什麼zynq中的fpga能夠在邊緣計算方面得到這麼好的應用呢？zynq-7000可程式設計soc將軟體可程式設計的arm處理器和硬體可程式設計的fpga放到了乙個晶元中，能夠實現數字分析的同時還能夠實現硬體加速，裡面整合了cpu，dsp，assp和混合訊號處理模組。影象處理所用的就是zynq裡面的fpga模組。那麼arm核心在tysom辦卡中能夠起到什麼作用呢？
aldec的tysom-2-7z100原型板的良好的效能依賴於zynq裡面有著雙核的arm cortex-a9處理器和乙個fpga邏輯。整個影象處理的過程是先從攝像頭採集影象開始，使用乙個邊緣檢測演算法（這裡的邊緣指的是對物理邊緣的感知，例如物體或者是巷子的邊界線等）。這是乙個計算密集的任務，因為有上百萬的畫素需要經過計算。採集到的影象如果是在arm cpu中進行處理的話每秒鐘只能處理3張的影象，然而在fpga中每秒可以處理27.5張的影象，可見在zynq中fpga有著舉足輕重的作用。也就是說，有了fpga影象的處理速度有了將近10倍的速度的提公升。
圖.2 tysom-2-7z100板的正面圖
有了高效能的核心處理晶元還不夠，還需要神通廣大的外設介面來跟其他的裝置進行互動。tysom的設計能夠相容多達362個i/o的外設介面、16個gtx收發器、兩個fmc-hpc可以支援擴充套件子卡的連線口。arm cpu處理資料的時候需要的基本的標準介面例如ddr3 ram，usb和hdmi；arm核心還能夠支援linux的作業系統和其他一些型別的實時作業系統。不僅如此，arm的cpu有著1gb的ddr3 ram能夠讓其進行支配，可以支援擴充套件32gb的ssd儲存空間。網路的互動可以通過rj45介面經過gigabit ethernet phy來實現，還配備了4個usb 2.0的介面。大多數的fpga的介面都通過兩個fmc-hpc sockets介面來實現跟其他裝置的互動。這樣，arm核心和fpga模組都能夠和外界進行資訊的互動。
自動駕駛正在如火如荼的進行中，隨著國家政策對自動駕駛的慢慢的認可，相信對技術來講是一件好事，無論是硬體還是演算法都會有自己的用武之地，在智慧型城市，智慧型生活的大環境下，fpga的發展也會隨著潮流穩步的向前推進，更好的去擁抱改變，創造改變的機會。
Zynq7000晶元內部介紹
基於arm雙核coretexa9 arm v7架構 高達1ghz 單雙精度浮點單元 neon多 處理引擎 高速緩衝，中斷，dma，定時器，rtc，ent，3個看門狗 快取每個cpu 32kb 1級指令和資料快取 512kb 2級快取 2個cpu共享 支援8位奇偶校驗 片內儲存 片上boot rom ...
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zynq7000無法啟動問題
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