想用FPGA和HLS做一个‘实时双目视觉深度计算’的竞赛项目，在Zynq上如何划分PS和PL任务以达到最佳性能功耗比？
我们团队想参加一个嵌入式AI竞赛，选题是基于Zynq MPSoC平台的双目视觉深度估计。计划用PL部分做图像预处理（去畸变、校正）和代价计算，用PS部分运行SGM等优化算法。现在纠结架构设计：1. 用HLS将整个代价计算单元实现为硬件加速器，通过AXI Stream与PS交互，这样设计效率高吗？2. PS和PL之间的数据搬运（比如两路高清图像）会成为瓶颈吗？应该用HP端口还是ACP端口？3. 在资源有限的平台上，如何权衡计算精度（定点数位宽）和资源消耗/功耗？有没有类似的开源项目架构可以参考？求大神给些设计思路。
FPGA萌新上路
