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Zynq中断大致可分为三个部分，第一部分为SGI，软件生成的中断，共16个端口；第二部分为PPI，CPU私有外设中断，有5个；第三部分为SPI，共享外设中断，来自于44个PS端的IO外设以及16个PL端的中断。中间部分为GIC，也即中断控制器，用于对中断进行使能、关闭、掩码、设置优先等。

多周期路径，我们一般按照以下4个步骤来约束：带有使能的数据；两个有数据交互的时钟之间存在相位差；存在快时钟到慢时钟的路径；存在慢时钟到快时钟的路径。

GPIO有4个BANK，注意与MIO的BANK区分。BANK0控制32个信号，BANK1控制22个信号，总共是MIO的54个引脚，BANK2和BANK3共能控制64个PL端引脚，每一组都有三个信号，输入EMIOGPIOI，输出EMIOGPIOO，输出使能EMIOGPIOTN，共192个信号。

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随着人工智能和物联网技术的融合，AIoT（人工智能物联网）的概念应运而生，即AI（人工智能）+IoT（物联网）。目前，边缘AI正广泛应用于工业领域，这种技术可以为工业物联网边缘的多传感器分析和机器学习应用提供最低的时延、功耗和成本。在工业领域，当前热门的边缘AI应用包括工业机器人、智慧路灯、智能监控等。

今天跟大家分享的内容很重要，也是我们调试FPGA经验的总结。随着FPGA对时序和性能的要求越来越高，高频率、大位宽的设计越来越多。在调试这些FPGA样机时，需要从写代码时就要小心谨慎，否则写出来的代码可能无法满足时序要求。

因为ZYNQ 的PS 和PL 部分的电源有上电顺序的要求，在电路设计中，按照ZYQN 的电源要求设计，上电依次为1.0V -> 1.8V -> 1.5 V -> 3.3V -> VCCIO

Vivado会自动设别出两个主时钟，其中clk_pin_p是200MHz，这个是直接输入到了MMCM中，因此会自动约束；另一个输入时钟clk_in2没有约束，需要我们手动进行约束。

在 Vivado/ISE 中遇到许可问题时，该怎么办呢？本文介绍了使用不同类型的许可证时可能遇到的不同问题。

AXI4-Lite接口是AXI4的子集，专用于和元器件内的控制寄存器进行通信。AXI-Lite允许构建简单的元件接口。这个接口规模较小，对设计和验证方面的要求更少。

我们以Vivado自带的wave_gen工程为例，该工程的各个模块功能较为明确，如下图所示。为了引入异步时钟域，我们在此程序上由增加了另一个时钟--clkin2，该时钟产生脉冲信号pulse，samp_gen中在pulse为高时才产生信号。

互联结构包括直通模式、只转换模式、N-1互联模式、N-M互联模式。

For 循环是解决问题的瑞士军刀，但是，当需要浏览代码以快速阅读你所做的事情时，它们可能会让人不知所措。有三种技术 — map、filter 和 reduce — 可以通过描述如何进行迭代来代替 for 训练。JavaScript 中也有这些技术，但是在 Python 中的实现略有不同。

在xdc文件中，按约束的先后顺序依次被执行，因此，针对同一个时钟的不同约束，只有最后一条约束生效。虽然执行顺序是从前到后，但优先级却不同；就像四则运算一样，+-x÷都是按照从左到右的顺序执行，但x÷的优先级比+-要高。

“算力”在未来，就像当年的蒸汽机、电力一样，俨然已经是生产力发展的核心要素，也就是说，谁拥有超越别人的“算力”，谁就会拥有更高的生产力和效率，谁也就能在创新上实现真正的突破，成为推动产业和时代进步的原动力。所以“算力”会和“原力”一样成为人们期望拥有的能力。

在上一篇文章中，我们简要介绍了更高层次的问题，这些问题为优化加速器的需求奠定了基础。作为一个尖锐的问题提醒，现在让我们通过一个非常简单的图像分类算法，来看一看与之相关联的计算成本与功耗。

在 2014 年，斯坦福大学教授 Mark Horowitz 发表了一篇题目为“计算的能源问题（以及我们该怎么办）”的论文。 如果可以的话，我想借用并改编一下 Mark 的论文标题，这样我就可以就机器学习推断应用为什么应该考虑专用硬件，分享一下我的一些观点。

默认情况下，保持时间的检查是以建立时间的检查为前提,即总是在建立时间的前一个时钟周期确定保持时间检查。

因为ZYNQ 的PS 和PL 部分的电源有上电顺序的要求，在电路设计中，按照ZYQN 的电源要求设计，上电依次为1.0V -> 1.8V -> 1.5 V -> 3.3V -> VCCIO

AXI协议是基于burst的，主机只给出突发传输的第一个字节的地址，从机必须计算突发传输后续的地址。突发传输不能跨4KB边界（防止突发跨越两个从机的边界，也限制了从机所需支持的地址自增数）。