如何为嵌入式视觉开发者减负？.doc

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1、如何为嵌入式视觉开发者减负？　　试想一下，在一个通常性能受限的嵌入式架构中去跑复杂的视觉处理算法，还要平衡功耗、尺寸、成本、开发周期等因素，确实不容易。如果你面对的是工业或汽车这种对实时性和可靠性要求较高的场合，视觉处理要又快又准，容不得半点闪失。而且现在都人工智能（AI）时代了来了，机器学习是不是也应该支持一下？所以，嵌入式视觉开发者头上总会有个大大的“鸭梨”。　　不过，这个世界上总是会有人在琢磨“如何将复杂的事情变得简单”。在嵌入式视觉开发这件事上，如何为开发者“减负”，已经有了许多好方案摆在我们面前了。　　　　

2、我们先从硬件上来看。单一处理器架构当然更容易上手，但是开发者总免不了要在性能和灵活性、可扩展性上做折中。直到赛灵思推出了Zynq这种全新架构的FPGASoC器件，大家才眼前一亮。Zynq是一种异构处理器，内部既包含嵌入式处理器（PS），也有可编程逻辑电路（PL）。　　嵌入式视觉开发者可以根据需要将计算任务在两个系统间进行分配，十分灵活。通常可以将高性能的视觉处理功能放在PL上做加速，这自然比用通用CPU处理更高效。由于PL是硬件可编程的，所以开发者可以复用成熟的IP，也可以根据算法编写自己的定制化IP，实现与众不同视

3、觉处理效果。　　　　为了更好地支持高性能视觉处理的应用开发，赛灵思特别推出了ZynqUltrascale+MPSoC，与上一代Zynq相比，该器件提升了性能，同时为了应对实时性视觉处理做了专门的优化。我们看看ZynqUltrascale+MPSoC的核心资源配置，就明白了：　　四个ARMCortex-A53CPU，算力不俗，可以支持功能复杂的OS，如Linux。　　两个ARMCortexR5F实时处理器（RPU），可工作在锁步和独立运行模式，锁步模式可用于安全性要求严苛的场合。　　一个Mali-400图形处理器，用于

4、2D/3D图形显示，可提供高质量的视频显示输出。　　不夸张地说，ZynqUltrascale+MPSoC就是一颗“为嵌入式视觉”而生的器件，丰富的硬件资源能够让开发者达到事半功倍的目的。　　　　图1，ZynqUltrascale+MPSoC将嵌入式视觉作为其主攻应用市场（图片