2026年，想用一块Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC FPGA完成‘实时4K视频H.265编码器’的毕业设计，在实现高并行度的运动估计、变换量化等模块时，如何利用其Video Codec Unit和AI Engine等硬核来大幅提升编码效率？
我的毕设题目是做一个实时的4K H.265编码器，平台选定为Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC。我知道纯用PL逻辑实现整个编码器，尤其是全搜索运动估计，资源消耗会非常大，很难做到实时。了解到这款FPGA内部有专门的Video Codec Unit (VCU) 硬核和AI Engine阵列。我的问题是：1. 如何合理划分软硬件功能？哪些模块（如熵编码、去块滤波）适合用VCU，哪些算法（如运动搜索的决策）可以尝试用AI Engine加速？2. 在利用这些硬核时，开发流程和纯PL开发有什么不同？需要学习哪些新的工具链（如Vitis）？3. 如何设计数据通路，让PS、PL、VCU和AI Engine之间高效协同，避免成为性能瓶颈？希望得到一些架构设计上的指导。我要回答answer.notCanPublish回答被采纳奖励100个积分
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