想用FPGA做‘实时目标检测（YOLO系列）’的毕业设计，在ZYNQ平台上如何高效划分PS和PL的任务？模型压缩和硬件架构设计的关键点有哪些？

同学，毕设做这个很有挑战性，但搞定了会很出彩。我分享点实际经验。

PS和PL划分上，除了基本的数据搬运，建议把后处理（如NMS非极大值抑制）也放在PL里。这样PS更轻松，整体延迟更低。ZYNQ的PS和PL之间用AXI HP接口，带宽够用，但要注意数据对齐和缓存一致性问题。

模型不一定要INT8，但INT8是最务实的选择。如果你的检测目标比较单一（比如只检测人），甚至可以尝试INT4或二值化，但精度损失需要评估。量化不是简单转换，要微调（fine-tuning）来恢复精度。

卷积加速器结构，流水线和阵列不是二选一。通常做法是：用多个处理单元（PE）组成阵列，每个PE内部流水，然后多个PE并行。这样既能提高并行度，又能保持高时钟频率。关键是根据数据复用方式设计数据流：比如权重固定，输入数据流动，这样可以减少带宽压力。

硬件架构设计时，别光盯着卷积，全连接层和激活函数（如Leaky ReLU）也要硬件化。激活函数用查找表（LUT）实现很高效。

资源评估方面，ZYNQ-7020的BRAM可能比DSP更先成为瓶颈。因为每一层特征图都要缓存，尤其是中间层。尽量复用缓冲区，压缩数据位宽。

建议你先用HLS（高层次综合）快速原型设计，验证功能后再考虑手写Verilog优化。毕业设计时间有限，先确保通路跑通，再优化性能。

最后，去Xilinx官网看看Vitis AI的文档，里面有很多ZYNQ上部署CNN的参考设计，可以直接借鉴或修改。

先抓你的痛点：ZYNQ-7020资源有限（DSP约220个，BRAM约4.9Mb），跑YOLO想实时，软硬划分和模型压缩是生死线。

我的划分建议：PS只跑最轻量的任务——用Linux驱动摄像头（如USB或MIPI CSI），通过VDMA将图像数据送入PL；检测结果（bbox和类别）由PL计算后，再通过VDMA或AXI Stream送回PS，PS只做简单的结果显示或网络传输。千万别让PS参与卷积计算，太慢。

模型压缩方面，INT8几乎是必须的。FP32在7020上根本跑不动，INT8能大幅减少带宽和DSP消耗。你可以用TensorRT或Pytorch的量化工具先训好INT8模型，注意校准数据集要覆盖你的应用场景。

PL卷积加速器设计：优先考虑阵列结构（比如 systolic array），因为YOLO的卷积是计算主力，阵列能并行处理多个乘加，效率高。流水线更适合层间流水，但阵列+流水结合更好——在阵列内部做计算流水，层间也流水。关键是要平衡并行度和资源：比如设计一个8x8的PE阵列，每个PE处理INT8乘加，一次能算64个乘积，然后通过流水让数据流动起来。

资源评估：先算理论峰值。假设你用150个DSP（留点给其他逻辑），每个DSP能处理INT8乘加，主频100MHz，那么峰值是150100M=15G OPS。YOLOv3-tiny约6-7G OPS（INT8下），理论上可行，但实际由于数据搬运和调度，能到30-50%利用率就不错了。BRAM要用来做line buffer和权重缓存，仔细规划。

最后提醒：先从简单的卷积层加速开始验证，再扩展到整个网络。参考开源项目如Vitis AI的DPU架构，但根据自己资源裁剪。

哥们，你这毕设选题挺硬核啊，不过搞好了特别出彩。我当年用ZYNQ做过类似的东西，分享点实在的经验。

PS和PL划分，我的原则是：能往PL扔的就往PL扔，PS就当个管家。具体来说，PS跑个简单的Linux，里面写个应用，主要负责三件事：一是初始化，配置PL加速器和DMA；二是把图像数据从源（比如USB摄像头驱动读到的数据）通过DMA送到PL的输入缓冲区；三是从PL读回结果框，在屏幕上画出来或者通过网络发出去。注意，图像预处理（缩放、归一化）最好也在PL里用硬件逻辑做掉，别浪费PS的CPU时间。

模型压缩方面，INT8几乎是必须的，不然7020的DSP根本不够用。量化不光省DSP，还省带宽和存储。关键点在于训练后量化（Post-Training Quantization）可能精度掉得厉害，特别是YOLO这种对精度敏感的目标检测。建议用量化感知训练（QAT），在训练时就模拟量化过程，这样得到的INT8模型精度损失小（可能就掉1-2个点）。工具链可以用Vitis AI，它针对ZYNQ优化，不过自定义灵活性差一点；或者自己用Pytorch搞QAT，然后写RTL实现计算单元，这样更底层，更能吃透。

PL的卷积加速器架构，流水线和阵列不是二选一，而是结合用。我的设计是：用一个计算引擎阵列（比如8x8的PE阵列），每个PE内部是流水线的乘加单元。数据流采用权重固定的方式，把一层卷积的权重提前加载到每个PE的本地寄存器中，输入特征图以滑动窗口的方式流经阵列，同时输出部分和累加。这样数据复用率高，能有效利用带宽。

架构设计思路：先定义好PE和全局缓冲区的接口。重点设计数据搬运模块，确保权重和输入数据能持续不断地喂给计算阵列，别让阵列饿着。激活函数和池化层可以紧跟在卷积计算后面，做成流水线的一级，避免中间数据写回再读取。

资源评估：ZYNQ-7020大概有220个DSP，140K个逻辑单元。一个INT8的PE，如果设计得紧凑，可能用几个DSP和几百个LUT。你可以先设定一个目标，比如阵列用64个PE，那大概占100多个DSP。剩下的资源用来做数据搬运、控制和其他层。BRAM很宝贵，用来做行缓冲和权重缓存，要精打细算。

最后提醒，先做仿真，用C或SystemC建模整个数据流，验证功能正确再上板。板级调试时，用好ILA抓信号，能省很多时间。祝你成功！

先抓你的痛点：本科毕设时间有限，ZYNQ-7020资源也有限（DSP只有220个左右），所以得在有限资源下做出一个能演示的实时系统。

任务划分上，我建议PS端只做最轻量的活：跑Linux，用驱动控制PL加速器启动、传输图像数据（可以从摄像头通过PL预处理后DMA给PS，或者PS从SD卡读图后DMA给PL）、以及最后接收结果并显示（比如通过HDMI）。所有繁重的计算，特别是卷积、池化、BN这些，全部放到PL里。

模型压缩是关键。ZYNQ-7020做浮点计算非常耗资源，所以一定要量化，INT8是主流选择，能大幅减少DSP和BRAM消耗。你可以用PyTorch或TensorFlow的量化工具，在PC上训练后量化导出。注意，YOLO中的激活函数（如Leaky ReLU）和最后的检测层（涉及指数计算）在量化时需要特殊处理，可能需要用查找表（LUT）近似实现。

硬件架构设计，卷积加速器建议用脉动阵列（systolic array）结合流水线。具体来说，可以设计一个处理单元（PE）阵列，每个PE负责乘加计算，数据在阵列中流动（权重固定、特征图流动或反过来），这样能高效利用数据复用。同时，在卷积层之间、甚至PE内部加入流水线，提高吞吐率。

资源评估经验：先估算每层操作数（OPS），结合你的目标帧率（比如30FPS）和时钟频率（比如100MHz），算算需要多少并行度。然后一个INT8乘加大约需要1个DSP，但ZYNQ的DSP可以做更宽位宽的，所以实际可能更省。BRAM主要用来缓存特征图和权重，要仔细规划数据流，减少中间缓存。

常见坑：不要一开始就做整个网络，先实现一个卷积层，验证功能性能，再扩展到其他层。注意AXI总线带宽可能成为瓶颈，设计数据流时要确保连续访问。

最后，建议从YOLOv3-tiny开始，它层数少，更容易在7020上实现。网上有一些开源参考（如Vitis AI的DPU），但自己设计更能体现毕设价值。