【PYNQ】PYNQ的视频资料介绍

<这个是之前B站的粉丝说想看>
板卡购买：
Digilent(迪芝伦）PYNQ

微信公众号：PYNQ开源社区

开源方案、依元素开源项目

这个公众号里收录了很多开源的PYNQ项目和PYNQ的一些教程，很适合入门使用。

百度/CSDN博客

Bilibili

GitHub/ Gitee（开源项目）

Xilinx官方代码库

来源于GItHub
Xilinx/PYNQ

PYNQ官网

官网基本是全英文教程，但会配有字幕，datasheet可能没有中文的。
PYNQ官网

中国大学MOOC

片上系统开发与Python实践
<北京理工大学的、第一次开课，课程未开始>


网址在此：片上系统开发与Python实践

Google

科学上网到谷歌，能找到一些不错的英文教程，利用谷歌翻译也可以用到。

ZYNQ电子书

这个是官网，这个官网就叫电子书，有中文版的，可以免费下载。
网址：THE ZYNQBOOK

别的大佬总结的PYNQ入门资料

PYNQ中文资料

结语

学习PYNQ的意义是什么？
答案：以小见大。

在我大一的时候，听到学长讲嵌入式系统，STM32就觉得很牛逼了，但是随着自己的不断学习，从51到STM32，到FPGA，到PYNQ、到RISCV，到芯片架构，处理器架构、芯片验证UVM、处理器设计。我渐渐认识了很多真正意义上的“高端”设计。
PYNQ扮演的角色，只是高端技术入门的一种。从高层次去部署FPGA加速器，或者说优化算法结构。所谓的硬件加速，就是利用FPGA的空间资源，来达到对专用算法的处理加速，而大部分情况下，都是利用HLS（高层次综合），或者Verilog在FPGA部署AI算法加速器、神经网络加速器，通过虚拟化调用的方式，来达到工程需求。

在商用环境下，PYNQ甚至不是一个值得被产品化的器件，往大它性能比不上专门为了数据中心或者交易所部署的FPGA加速板卡，当然也做不了通信厂商的基带信号处理模组；往小它产能过剩，不适合做纯数字信号处理，嵌入的双核ARM带来的功耗不如纯可编程器件的性能优秀，异构环境反而是它的劣势。

但是PYNQ的好处在于，作为一个异构器件，它的系统性和可编程性结合，能够给初学者一个机会，部署自己的神经网络加速算法，而Python环境和HLS又能够帮助纯软件的学生不需要硬件基础即可加速自己的算法，对于硬件学生，可以实现嵌入式系统+FPGA的设计组合，作为初学者简直不要太方便。
当然PYNQ自己本身也有很大的限制，包括环境配置、算法支持等、有优点也有缺点，真正的学习还是要根据自己的方向和工程需要去使用。