#### PYNQ平台

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PYNQ是Xilinx公司的开源项目® ，可以很容易地设计与赛灵思ZYNQ嵌入式系统®  系统上级芯片（SoC）。使用Python语言和库，设计人员可以利用Zynq中可编程逻辑和微处理器的优势来构建更强大，更令人兴奋的嵌入式系统。
PYNQ用户现在可以创建高性能的嵌入式应用程序
  * 并行硬件执行
  * 高帧率视频处理
  * 硬件加速算法
  * 实时信号处理
  * 高带宽IO
  * 低延迟控制

#### 谁会用PYNQ?
PYNQ旨在供各种设计人员和开发人员使用，包括：
  * 希望利用Zynq和可编程硬件功能而无需使用ASIC式设计工具来设计硬件的软件开发人员。
  * 系统架构师需要一个简单的软件界面和框架来快速进行原型设计和Zynq设计的开发。
  * 希望他们的设计被最广泛的受众使用的硬件设计师。

#### 关键技术
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式计算环境。可以创建Jupyter笔记本文档，包括实时代码，交互式小部件，绘图，说明文本，方程式，图像和视频。可以使用Python在Jupyter Notebook中轻松编程支持PYNQ的Zynq板。使用Python，开发人员可以 在可编程逻辑上使用硬件库和覆盖。 硬件库或覆盖可以加速Zynq板上运行的软件，并  自定义硬件平台和接口。PYNQ映像是可引导的Linux映像，包括  pynq  Python包和其他开源包。

#### 需要的软件
Jupyter笔记本界面基于浏览器，只需一个兼容的Web浏览器，即可开始使用Python编程PYNQ。为了获得更高的性能，您还可以将C/C++与PYNQ结合使用。在赛灵思SDK软件开发环境是免费提供的。您还可以使用第三方软件开发工具。可以使用标准Xilinx和第三方硬件设计工具创建新的硬件库和叠加层。Xilinx Vivado的免费WebPACK版本]]完全支持许多Zynq主板。 


=== 板卡比较 ===
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#### 利用FINN在Xilinx FPGA上进行机器学习
PYNQ已被广泛用于机器学习研究和原型设计。FINN，来自Xilinx研究实验室的实验框架，用于探索FPGA上的深度神经网络推理。它专门针对量化神经网络，重点是为每个网络生成定制的数据流式架构。FINN广泛使用PYNQ作为原型平台。