Zynq-7000で，独自回路をIPにして，AXI4でPS-PL通信してプログラムから利用する (Vivado) - Qiita
Zynq-7000で，独自回路をIPにして，AXI4でPS-PL通信してプログラムから利用する (Vivado)FPGAzynqAXI4Vivado やりたいこと Zed boardを買ってZynqいじりしていたのですが，自分でHDLゴリゴリ書いて作った独自回路をPLに書き込んでPSから利用する方法がよく分からなかったので，まとめてみました． AXI4インタフェースを持った独自IPを作成し，Zynqのコアとつなぎます． ここでは単純な加算器をAXI4-Liteインタフェースを利用した独自IPとして作成し，CPUから利用してみます． 使用したVivadoのバージョンは2014.2です． プロジェクトの作成 まずは普通にプロジェクトを作ります． ここではadder_testという名前にしました． Block design 左側のFlow navigatorから，IP Integrator ->
秋月のＴＦＴ液晶モジュールで画像を表示してみた - Qiita
秋月のTFT液晶モジュールで画像を簡単に表示出来たので記事を書いてみました。 今回はとりあえず画像を表示してみたかったので、出来るだけ簡単に妥協して作成しました。まず妥協点1は、TFT液晶のRGBデータがそれぞれ8bit分の配線が大変なのでTFT液晶のRGBのそれぞれ上位4bitと接続しました(表示出来ればあとからbit拡張すれば8bit出力も出来る)。妥協点2は、TFT液晶は画素数480x272であるがメモリブロック１つでは収まらないので240x136を拡大して出力する(dramかメモリブロックを4つにすれば改善可能だと思います)。 使用した環境 Vivado 2015.4 Visual Studio 2013 使用したもの ＴＦＴ液晶モジュールＡＴＭ０４３０Ｄ２５ ＺＹＢＯ Ｚｙｎｑ－７０００ 評価ボード フレキコネクタＤＩＰ化基板 構成 ZYBOのClock Sourcesである12
GitHub - dgschwend/zynqnet: Master Thesis "ZynqNet: An FPGA-Accelerated Embedded Convolutional Neural Network"
Image Understanding is becoming a vital feature in ever more applications ranging from medical diagnostics to autonomous vehicles. Many applications demand for embedded solutions that integrate into existing systems with tight real-time and power constraints. Convolutional Neural Networks (CNNs) presently achieve record-breaking accuracies in all image understanding benchmarks, but have a very hig
OV7670をやり直した - Qiita
はじめに 以下の3点を読んでから記事を読んでください。 この記事は,私の経験からなる勘違いで構成されております 私の考えたRTL記述のためバグが含まれている可能性がありuse case以外では動作しない場合があります ZYBOを使用した実装例を記載していますがI/Oが死んだとしても責任を負いかねます OV7670は大学でCyclone Vに実装したことがありましたが、その中身はCQ出版の本を参考に実装しただけなので実際は良く分からず設計していました。社会人になってRTL設計の方法を勉強し、雰囲気を掴み始めたので資料作成の練習も兼ねてOV7670をやり直しました。 準備 環境 Vivado 2016.2 VGA対応ディスプレイ Windows 10(関係ない) 使用物 ZYBO aitendo OV7670カメラモジュール PMODとOV7670との接続出来る何か SCCB IF設計 SCC
PYNQ-Z1を購入して動かしてみる - Qiita
http://qiita.com/kazunori279/items/a9e97a4463cab7dda8b9 を見て面白そうと思ったので購入してみました。とりあえず動かすところまでを記録しておきます。 購入する PYNQ-Z1ボードはDIGILENT社からから購入できます。初めて海外からの購入だったのでドキドキしていましたが、特に問題なく一週間ほどで届きました。電話での問い合わせ等もなかったので簡単な英語が読めさえすれば購入できると思います。 ボード以外で必要なものは micro SDカード LANケーブル micro usbでの充電ケーブル(スマホの充電ケーブルで十分でした) です。 準備する PYNQ-Z1ボードはFPGA+CPUが乗ったボードでLinuxが動きます。Linuxはmicro SDカードに記録して読み込みますので、まずはイメージを書き込む必要があります。イメージは ht
スプラトゥーン画像解析ツール「IkaLog」の紹介と近況 - オープンソースカンファレンス2016 Tokyo/Fall
https://www.ospn.jp/osc2016-fall/modules/eguide/event.php?eid=88 オープンソースカンファレンス2016東京・秋 2016-11-06 (日) 14時00分 スプラトゥーン画像解析ツール「IkaLog」の紹介と近況 このエントリーをはてなブックマークに追加 Wii U用ゲーム「スプラトゥーン」の画面をリアルタイム解析し、プレイ情報の見える化や成績の集計を可能とするオープンソースソフトウェア「IkaLog」は公開から１年を向かえました。今回は、IkaLogのかんたんな概要、および画像認識に関するアップデート情報について紹介します。 【カテゴリ】ゲーム/機械学習 Read less
PYNQ-Z1: Python Productivity for Zynq-7000 ARM/FPGA SoC
Decrease Quantity of PYNQ-Z1: Python Productivity for Zynq-7000 ARM/FPGA SoC Increase Quantity of PYNQ-Z1: Python Productivity for Zynq-7000 ARM/FPGA SoC The PYNQ-Z1 board is designed to be used with the PYNQ open-source framework that enables embedded programmers to program the onboard SoC with Python. It is designed around the Xilinx Zynq®-7000 SoC, which combines the programmable logic of an FP
Zedboardで、最小構成のPSでubuntuを動かす - kernel, device tree, u-bootのビルドからHello worldまで - Qiita
Zedboardで、最小構成のPSでubuntuを動かす - kernel, device tree, u-bootのビルドからHello worldまでUbuntuFPGAzynq Zed boardのプリセット設定のPSのみをインプリメントしたZynq上でubuntuを動かします。 勉強のために、リファレンスデザインの改造などでなく、一からハードウェアの設計（PSをzed boardプリセット設定にするだけですが笑）、Linuxカーネル、デバイスツリー、u-bootのビルドをやってみました。 映像出力用のIPなど、PS以外のあらゆるハードウェアは含めないので、キーボードやディスプレイは使用できません。シリアルコンソールで操作します。 ディスプレイ、キーボードを使用できるリファレンスデザインについては http://qiita.com/yuichiroTCY/items/3b792fee
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