FPGA与Zynq架构下PL控制DDR读写方法

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资源摘要信息: "pl_read_ps_ddr_v2.rar" 在探讨资源摘要信息 "pl_read_ps_ddr_v2.rar" 之前,我们需要明确几个关键概念,以确保能够深入理解该资源所涉及的技术内容。首先,"PL" 是 "Programmable Logic" 的缩写,它指的是 FPGA (Field Programmable Gate Array) 内的可编程逻辑部分。而 "PS" 代表 "Processing System",通常是指处理器子系统,在本例中特指 Zynq 架构中的处理器部分。"DDR" 则是 "Double Data Rate" 的缩写,指的是内存技术,特别是同步动态随机存取存储器 (SDRAM) 的一种类型,它能够在时钟信号的上升沿和下降沿传输数据。 根据标题和描述,"pl_read_ps_ddr_v2.rar" 这个压缩包文件很可能包含了针对 Xilinx Zynq 平台的 FPGA PL 部分对 PS DDR 内存进行读写操作的相关资料或代码。Zynq 是 Xilinx 推出的一系列可编程 SoC (System on Chip),它集成了 ARM 处理器核心与 FPGA 结构,允许开发者在一个芯片上同时实现软件编程和硬件加速。 本资源可能涉及的具体知识点如下: 1. Zynq 架构概述: - Zynq 架构是 Xilinx 公司设计的 SoC 平台,它结合了 ARM Cortex-A9 双核或 ARM Cortex-A53 四核处理器与 Xilinx 7 系列或后续系列的 FPGA 架构。 - 这种架构特别适合于需要执行高性能计算以及灵活性和可编程性的应用。 2. PL (可编程逻辑) 与 PS (处理系统) 的交互: - 在 Zynq 架构中,软件可以使用 ARM 处理器来配置 FPGA 的 PL 部分,实现各种自定义逻辑。 - 该资源可能提供了 PL 如何读写 PS 中的 DDR 内存的方法,这对于构建需要快速数据交换的应用至关重要。 3. DDR 内存技术: - DDR 内存技术通过同时在时钟周期的上升沿和下降沿传输数据,提供了比传统 SDRAM 更高的数据吞吐率。 - 在 Zynq 平台上,PS DDR 通常指的是处理器子系统中用于存储程序代码、数据和堆栈的内存空间。 4. FPGA 内存接口设计: - 为了实现 FPGA PL 和 PS DDR 之间的高效数据传输,可能需要设计特定的内存接口逻辑。 - 设计可能涉及使用 AXI (Advanced eXtensible Interface) 协议,这是一种支持高性能、高带宽的内存接口标准。 5. 资源文件内容预期: - "pl_read_ps_ddr_v2.rar" 可能包含了 FPGA 设计项目,其中包含了实现 PL 对 PS DDR 访问的 HDL (硬件描述语言) 代码,例如 VHDL 或 Verilog。 - 文件可能包含有约束文件、HDL 源代码、仿真测试平台、综合和实现脚本、以及可能的软件代码或应用程序接口(API)。 6. Xilinx Vivado 工具链: - Xilinx 提供了 Vivado 设计套件来支持 Zynq 系列产品的设计和开发。 - Vivado 可以用于综合、仿真、实现、调试以及下载 PL 逻辑到 Zynq 设备的 FPGA 部分。 7. ARM Cortex-A 处理器编程: - ARM Cortex-A 系列处理器是高性能的微处理器,具有复杂的指令集,适用于运行操作系统和复杂应用。 - 资源可能包含了在 PS 上运行的软件代码,用于初始化和配置 DDR 内存,以及控制数据传输到 FPGA PL。 8. DDR 控制器设计: - DDR 控制器是实现 PL 与 PS DDR 之间高效、稳定数据传输的关键组件。 - 该控制器可能需要根据 DDR 的物理特性和时序要求进行精确配置。 综上所述,"pl_read_ps_ddr_v2.rar" 可能包含了一系列精心设计的文件和代码,用于指导开发者如何在 Zynq 平台上利用 FPGA 的可编程逻辑来读写处理器子系统的 DDR 内存。这涉及到硬件设计、ARM 处理器编程以及可能的软件应用开发,是一个多学科交叉的技术领域。开发者可以利用这些资源来创建高性能、低延迟的应用程序,满足嵌入式计算、实时系统以及数据密集型任务的需求。

data_dir='/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17' for file1 in ${data_dir}/*.fasta; do for file2 in ${data_dir}/*.fasta; do if [ "$file1" != "$file2" ]; then touch snp_indel.end.sh && cat snp_indel.end.sh && \ export PATH=/public/work/Personal/pangshuai/software/conda/miniconda3/bin/:${PATH} && \ nucmer --mum -t 8 -g 1000 -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer $file1 $file2 && \ delta-filter -1 -l 200 ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter && \ dnadiff -d ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer && \ show-coords -rcloT ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.coords && \ show-coords -THrd ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.syri.coords && \ show-snps -ClrTH ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp && \ show-diff ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.inv && \ perl /public/work/Pipline/Structural_Variation/pipeline/2.1.1/bin/filter_the_MUmmer_SNP_file.pl ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.SNPs ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Insertions ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Deletions 10000000 && \ touch snp_indel.end.tmp && \ mv snp_indel.end.tmp snp_indel.end && \ sleep 10 fi done done ,增加一个判断,使/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17路径下以.fasta结尾的文件两两一组不分前后只组合一次,然后再执行touch 后面的代码

2023-06-03 上传