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1：FPGA与生产力
FPGA被称为万能芯片，通过逻辑编程，可以实现基本上所有功能，其具体原理可见《大话FPGA-“万能的芯片？”》。
那么问题来了，所以如果用FPGA加速人工智能，实现深度学习算法，难度大不大？
难度很大！
如果从AI算法开始，然后从verilog开始编写，调试，优化，再下载到FPGA中运行，中间需要众多的人力，物力，没有个一年半载，很难有收获。
但是，如果有一个FPGA的APP库，里面有各种人工智能APP，可以下载相应的程序到FPGA中，例如下图所示：
有人脸识别的智能相机，缺陷检测，ReID（行人检测/行人跟踪技术），语音识别，多目标人脸识别，智能驾驶辅助等等。
这些应用直接编译下载相应应用到FPGA中，用基于现成的应用进行开发，相对流程就简化很多，达到“即下即用”的效果。
可以很快形成的生产力。
即使有定制的需求，也可以迅速评估路线的可行性，在此基础上二次开发。
这个就比直接从verilog编码开始要更快一些，也效率更高。
那这个怎么操作？
2：怎么做
用FPGA搭建了一个人脸识别系统需要几步？如果用搭载zynq ultrascale+ FPGA的 KV260。总共用了三步：
第一步：组装配件：
KV260是一个基于zynq ultrascale+的FPGA系统，内部包括CPU，FPGA，GPU等等资源。
红色的散热片下面就是Zynq UltraScale+的芯片。上面有一个四核A53处理器，还有256K LC的逻辑资源的FPGA，属于“双剑合璧”的架构。
配件包括，
1：电源： 系统供电。
2：SD卡：烧写操作系统。
3：摄像头：视频输入。
4：USB转串口线：系统串口输出。
5：网线：用于连接互联网，下载智能应用。
6：HDMI线：用于视频输出。
然后将这些部件组装起来。
第二步：下载应用
1：下载linux系统下载到TF卡里，插入TF卡，上电后linux启动。
2：连接网线，检查链接性，可以直接ping一下网关，看看是不是连接成功
3：可以上网后，直接选择安装相应的应用，就是智能摄像头，可以人脸识别。
下图是下载安装应用，点击下载命令后 ，注意，一定要在root模式下下载，sudo dnf install packagegroup-kv260-smartcam。
安装时间有点长，装上后，让子弹飞一会。
第三步：启动测试
启动应用开始测试，在linux系统中挂载应用，然后启动启动人工智能的应用。
sudo smartcam -mipi -W 1920 -H 1080 -r 30 --target dp
这个和大象关在冰箱里分为几步有异曲同工之妙！
然后，效果怎么样。
3：效果怎么样？
这玩意是这个样子的。
我利用这个FPGA系统装在了一个直播杆，然后配上了一个显示器，看起了有点像一个基于工业用相机的直播室。
有了这个“直播室”，看了一下，没有美颜效果。直播就算了。
看看这玩意AI效果如何？
于是给KV260看了一个欧洲杯足球比赛颁奖视频。
为什是欧洲杯颁奖，主要是这个视频里同时出现的人多，并且画面一直在动，主要想测试一下，这个系统的处理能力，
1：人脸识别的数量。
2：处理时延。
那种两三个人的视频，测试不出这个人工智能芯片的能力。
并且画面一直不动，对于时延也没有太高的要求。像是小区门禁的那个人脸识别就会感觉明显延迟。
那可以看看KV260能不能识别视频中多少人脸？
这个比赛是欧洲杯颁奖的比赛，可以看到，kv260立即就识别到了所有夺冠队员的面部。
这个效率很高，我数了一下，最多时，有22张人脸可以可以同时被识别捕捉到。主力和替补全部都捕捉到了。
能够同时捕捉到22张人脸，这个也体现了这个芯片的人脸的识别能力。
并且画面一直在动态切换，具体时延控制不错，只不过就没有办法定量来分析一下。
4：系统及原理
看完FPGA实现这个系统的效果了，下面我们来点干货。
人工智能芯片系统，需要有哪些部分组成？
CPU系统：负责OS运行，系统初始化，数据流控制，信号传输，外设管理等等。
DPU系统：（Deep Learning Processor Unit，深度学习处理器）负责深度学习算法的加速，是一个智能加速引擎引擎。
简单来说：两个部分，控制和计算。
这个就是经典的CPU+FPGA的方案，很多嵌入式工业领域都用此方案，一般是ARM+FPGA；
ARM负责控制管理，各种外设的管理，FPGA负责AI加速
而Zynq UltraScale+就是把这两个做到了一个芯片上，下图就是这个芯片的架构。
其主要资源包括：四核CPU A53，一个Mali GPU，还有支持实时CPU,双核R5F。
DPU这个词，让人联想到xilinx收购深鉴科技，这场收购当时在业界引起了很大影响力。
当时深鉴科技的核心技术，就是基于FPGA的DPU（Deep Learning Processing Unit）技术，当时，深鉴科技号称神经网络压缩编译技术，它不仅可以将神经网络压缩数十倍而不影响准确度，还可以使用“片上存储”来存储深度学习算法模型，减少内存读取，大幅度减少功耗。
现在来看，不知道在Zynq UltraScale+这款芯片上，是不是一脉相承的技术实现，从性能上还是很强的。
其主要的工作流程和性能指标如下图所示：
支持11路mipi的摄像头，11个摄像头，应该足够一个车需要用到的摄像头。
反正能够支持到这么多摄像头的芯片，我印象中还是最多的。
除此之外，最重要的是，这颗芯片FPGA可编程资源非常丰富：256K logic Cell; (logic cell 内部就是LUT和REG ）。 其在333Mhz 其配置在可编程逻辑的 深度学习处理器DPU能力达到1.3Tops。
除了智摄像头，还有一些其他的应用可以供不同应用选择
例如智能驾驶，语音识别，安防检测等等。
这里重点提一下ADAS（高级驾驶辅助系统）利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。包括驾驶员疲劳预警和身份识别，人脸识别在乘用车的个性化驾驶舱，以及未来的商业模式都是非常必要的。也有一些原型在做。
总结一下：
1：处理能力：KV260用了zynq ultrascale+ mpsoc 这颗芯片，内部有四核应用处理器，GPU，实时处理器，以及256K LC的FPGA，硬件资源足够来处理人工智能方面的应用。
2：外设接口：KV260支持11路摄像头，能够支持类似汽车辅助设备ADAS ，先进驾驶辅助系统这类应用。
3：软件配套：除了硬件之外，还有很多的软件套件，例如人脸识别，入侵检测，自动驾驶等等一些应用，方便二次开发。
FPGA通过深度学习可以达到毫秒级别的应用，吞吐量大，时延低，这个可能一个优势。前面的人脸测试中，同时识别22张人脸，也侧面说明了人脸识别的数量很多，延时较低。
为什么是22张，是因为找的视频中也就是22张人脸。
当然，这个测试只是提供一个肉眼可以感受的角度。实际的应用可以根据需求进行测试，从测试结果进行评估，从而加速design in的过程。
