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xilinx-pynq-z2-v2019.1-dpu1.4-bsp

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简介：
这段简介描述的是Xilinx公司为PYNQ-Z2硬件平台发布的Vivado版本2019.1与DPU（Deep Processing Unit）1.4的板级支持包(BSP)。该BSP集成了最新的软件和驱动，旨在提供一个优化的开发环境，便于用户在基于Zynq架构的设备上进行深度学习应用的部署和加速。 Xilinx Pynq Z2 v2019.1 DPU 1.4 BSP的构建方法可以参考相关文献或官方文档进行学习。

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  • xilinx-pynq-z2-v2019.1-dpu1.4-bsp
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    这段简介描述的是Xilinx公司为PYNQ-Z2硬件平台发布的Vivado版本2019.1与DPU（Deep Processing Unit）1.4的板级支持包(BSP)。该BSP集成了最新的软件和驱动，旨在提供一个优化的开发环境，便于用户在基于Zynq架构的设备上进行深度学习应用的部署和加速。 Xilinx Pynq Z2 v2019.1 DPU 1.4 BSP的构建方法可以参考相关文献或官方文档进行学习。
     
  • Xilinx PYNQ-Z2电路图
    优质
    本资源提供详尽的Xilinx PYNQ-Z2开发板电路原理图，帮助用户深入了解硬件架构及各组件间的连接方式，适用于复杂项目的研发与教学。 在开发过程中发现PYNQ的原理图比较难找，因此上传一份备份。文件是Xilinx PYNQ板子的原理图，主控为ZYNQ7020，有兴趣的朋友可以下载查看。
     
  • Pynq-Z2 V2.4 镜像（Xilinx 官方 FPGA 图像）
    优质
    本镜像是针对Pynq-Z2 V2.4硬件平台优化的FPGA开发环境，由Xilinx官方提供。该图像集成了Python框架和丰富的外设库支持，便于用户快速进行基于ZYNQ SoC的图形编程与应用开发。 确保下载后解压，并使用Win32DiskImage将文件写入SD卡即可。由于上传限制，资源提供的是百度网盘链接，永久有效。如遇到问题可以私聊联系。
     
  • PYNQ-Z2 V2.5 镜像及FPGA XILINX官方镜像
    优质
    本资源提供PYNQ-Z2 V2.5版预烧录镜像与Xilinx官方FPGA开发环境镜像，适用于基于Zynq的嵌入式系统快速开发和原型验证。 确保下载后解压，并使用Win32DiskImage工具将文件写入SD卡。由于上传限制，资源以百度网盘链接形式提供，该链接永久有效。如遇问题，请通过私信联系。
     
  • PYNQ-Z2 HDMI演示
    优质
    本视频展示如何使用PYNQ-Z2开发板实现HDMI功能，并进行相关演示。通过Python代码配置硬件加速器，呈现动态图像和视频输出。 PYNQ-Z2 HDMI DEMO可以直接在FPGA上实现，无需使用专门的HDMI控制芯片。
     
  • PYNQ-Z2彩色条形实验
    优质
    PYNQ-Z2彩色条形实验旨在通过PYNQ-Z2开发板进行硬件编程与软件应用结合的学习，该实验利用Python在FPGA上实现彩色条形显示，帮助用户理解并掌握基础的图像处理技术。 PYNQ-Z2开发板搭配1024*600显示屏的实验成功了！
     
  • PYNQ-Z2-配置与引导.pdf
    优质
    本手册详细介绍了如何为PYNX-Z2开发板配置和引导系统，涵盖硬件设置、软件安装及项目启动等内容。 PYNQ-Z2开发板是一款支持PYNQ开源框架的平台。该框架使嵌入式编程用户能够在不设计可编程逻辑电路的情况下充分利用Xilinx Zynq All Programmable SoC（APSoC）的功能。除了传统的ZYNQ开发方式，PYNQ-Z2还允许使用Python进行APSoC编程，并且可以直接在板上编写和调试代码。硬件库形式的可编程逻辑电路可以通过API接口来调用和编程，这与软件库的方式类似。 该开发板的核心是XC7Z020 FPGA芯片，并配备了以太网、HDMI输入/输出、MIC输入、音频输出、Arduino接口、树莓派接口以及两个Pmod端口。此外，它还包含用户LED灯、按钮和开关等组件。兼容的配件包括连接到树莓派的插头、Arduino屏蔽板及Pmod接线器，这些都可以作为通用输入/输出（GPIO）使用来扩展功能。
     
  • PYNQ-Z2矩阵乘法提速.rar
    优质
    本资源提供了针对PYNQ-Z2平台优化的矩阵乘法算法代码，旨在通过硬件与软件协同加速计算性能。适用于深度学习和科学计算等高性能需求场景。 文件为PYNQ-Z2板实现矩阵乘法加速所需的内容。详细的操作流程可以在相关博客文章中找到。
     
  • Lenet HLS代码（适用于PYNQ-Z2）
    优质
    这段HLS代码实现了经典的LeNet卷积神经网络模型，专为Xilinx Zynq系列的PYNQ-Z2开发板设计。适用于硬件加速深度学习推理任务。 在使用HLS实现LeNet并在PYNQ-Z2开发板上运行的过程中发现了一个小问题：多次执行后预测结果会出现错误。初步判断是由于某次累加操作的结果没有被清除，仍然保留在RAM中，从而影响了后续的计算过程。解决这个问题的一种方法是在相关变量加入置零操作以消除此bug。