1. PS和PL 分工：

软件（在PS 端）常常用来完成一些一般性的顺序执行的任务，比如操作系统、用户应用程序以及图形界面，而偏向于数据流计算的任务则更加适合于在PL 端实现。。另外，那些具有并行限制的软件算法，也应该考虑在PL 端实现。这比较近似于“ 协处理器” 模型，可以把处理器从那些重在计算并且具有并行性的任务中解放出来，改为硬件处理，从而在整体上提升性能。

2. 选择PS的操作系统：

操作系统：它可以是例如Linux 或者Android 这样的成熟的操作系统；也可以是嵌入式操作系统；对于时序

严格确定的程序则可选用实时操作系统(RTOS) ；或者是Standalone，一个轻型的包含大多数基本函数的“ 操作系统”。软件也可以直接和硬件通信，这也就是常常被提及的“ 裸跑” 应用。由于是双核架构，所以也可能部署两个不同的操作系统，每一个使用一个核心。

3. ISE和vivado区别和联系

4. 关于zynq 在图像视频处理分工

PL 很适合诸如像素点级别的图像处理所需的快速、并行的操作。计算机视觉功能则可以由运行在Zynq 的PS 上的软件来实现，然后还需要与更高层级上的软件应用做集成。这两者之间通过对图像内的特征与目标的检测而进行的转换，可以由带着与PS 之间恰当接口的PL 来实现，也可以利用NEON 处理器的SIMD 功能。对NEON 的丰富的支持在第三方图像和视频处理产品中可以找到。

5.一些关于可以用在zynq 上的视频图像处理工具

我们还应该考虑在促进为Zynq 开发图像处理系统的设计中，Xilinx 和第三方开发工具的作用。以下罗列了一些值得一提的相关说明：

• Xilinx IP 包— 在IP Integrator 里有很多IP 包是用于图像和视频处理应用的，包括视频存储、图像增强和色 彩调整功能。

• OpenCV— 开放计算机视觉（Open Computer Vision）是一个开源项目，实现了一组用于图像和视频处理 的C/C++ 库[34]。OpenCV 的工具可以用来开发运行在PS 上的软件算法。

• Vivado HLS 视频库— Vivado HLS 包含一个能综合到HDL 里去的函数库，实现了对图像和视频处理的特殊 支持。这些函数可以替代部分OpenCV 函数，因此如有需要，对应的功能就能方便 地被划分到硬件中去。

• MATLAB / Simulink— MATLAB 和Simulink 提供了丰富的用于图像和视频处理以及计算机视觉的工具。 不仅提供相关的函数和开发环境，还可以把开发好的算法转换成能实现在Zynq 上 的C/C++ 代码。

6.zynq的生态系统

7. 第七章第十三个文献

J. Monson, M. Wirthlin, and B. L. Hutchings, “Implementing High-Performance, Low-Power FPGA-BasedOptical Flow Accelerators in C”, Proceedings of the 24th IEEE International Conference on Application-Specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), Washington DC, USA, June 2013, pp. 363-369.

这篇文献主要是用zynq实现光流法的