处理器系统
所有的 Zynq 芯片都有相同的基本架构。作为处理器系统的基础，所有的芯片都包含了一颗双核 ARM Cortex-A9 处理器。这是一颗 “ 硬 ” 处理器 —— 它是芯片上专用而且优化过的硅片元件。
作为比较，我们来看一下硬件处理器以外的另一种方案，就像 Xilinx 的MicroBlaze这样的“软”处理器，这是由可编程逻辑部分的单元组合而成的[27]。也就是说，一个软处理器的实现和部署在 FPGA 的逻辑结构里的任何其他 IP 包是等价的。一般来说，软处理器的优势是处理器实例的数量和精确实现是灵活的。从另一方面来说，硬处理器可以获得相对较高的性能，Zynq 的 ARM 处理器正是如此。第四章会更详细地讨论这个问题。
值得指出的是，可以在 Zynq 的 PL 部分配上一个或多个 MicroBlaze 软处理器，用来和 ARM 处理器协同工作。比如这些 MicroBlaze 处理器可以负责协调特定的底层功能与系统之间的配合，这些要求不高的任务可以从主的 ARM Cortex-A9 处理器上脱离出来，从而提升整体的性能。换句话说，系统中存在的 ARM 处理器并不会妨碍软处理器的使用，甚至很多应用能因采用了此种类型的处理模式（软、硬处理器并存）而受益。
图 2.1 指出了 Zynq 芯片上的 ARM 和 MicroBlaze 处理器的位置，ARM 是专用的资源，而 MicroBlaze 位于逻辑部分。
重要的是，Zynq 的处理器系统里并非只有 ARM 处理器，还有一组相关的处理资源，形成了一个应用处理器单元 （Application Processing Unit，APU），另外还有扩展外设接口、cache 存储器、存储器接口、互联接口和时钟发生电路 [8]。图2.2 所示是 PS 部分架构框图，其中高亮的部分就是 APU。
应用处理器单元 （APU）
应用处理器单元 （APU）图 2.3 所示是 APU 的简化框图。APU 主要是由两个 ARM 处理核组成的，每个都关联了一些可计算的单元：一个 NEONTM 媒体处理引擎（Media Processing Engine，MPE）和浮点单元 （Floating Point Unit，FPU）；一个内存管理单元 （Memory Management Unit，MMU）；和一个一级 cache 存储器（分为指令和数据两个部分）。APU 里还有一个二级 cache 存储器，再往下还有片上存储器（on chip memory，OCM）
最后，由一个一致性控制单元 （Snoop Control Unit，SCU）在 ARM 核和二级 cache 及 OCM 存储器之间形成了桥连接，这个单元还部分负责与 PL 对接，图中没有标出这个接口。
根据具体的 Zynq 芯片型号（详见 2.5 节），其中的 ARM Cortex-A9 最高工作频率可达到 1GHz。两个核中的任意一核分别包含一个一级数据 cache 和一个一级指令cache，每个都是 32KB。一般情况下，这样就能在本地存储常用的数据和指令，实现快速的访问时间和优化的处理器性能。两个核另外还共用了一个 512KB 的二级cache 来存放指令和数据，再往下在 APU 里还有一个 256KB 的片上存储器。MMU 的主要责任是在虚拟地址和物理地址之间做翻译 （参见 23.3 节关于 Linux 操作系统里的内存管理的讨论）。
一致性 （窥视）控制单元 （SCU）从事的是一些和两个处理器与一二级 cache存储器之间的接口相关的任务 （“ 窥视 ” 是保证 cache 一致性的几种机制之一，也就是管理在共享的 cache 资源上的数据的一致性 [13]）。SCU 负责维持两个处理器的数据 cache 存储器 —— 就是图 2.3 上标着 L1(D) 的 —— 和共享的二级 cache存储器之间的存储一致性。它还初始化并控制对二级 cache 的访问，在必要的时候仲裁从两个核来的访问请求[8][33]。SCU 还要通过加速器一致端口（AcceleratorCoherency PortACP）来管理在 PS 和 PL 之间的访问会话。在简化版的 APU 图（图2.3）上没有出现这个端口，不过在图 2.2 的右侧可以看到。再往下，在 APU 里还有一些定时器和一个中断控制器这种控制块，有关这些的更多详情在 [8] 可以找到。
从编程的角度看，对 ARM 指令的支持是由 Xilinx 软件开发包 （SoftwareDevelopment Kit，SDK）来实现的，它包含了开发部署在 ARM 处理器上的软件所需的全部内容。编译器支持 ARM 和 Thumb® 指令集（16 位或 32 位），在特定的状态下还支持 8 位的 Java 字节码 （用于 Java 虚拟机）。关于指令集选项和细节的进一步信息请阅读 [5]。
作为主 ARM 处理器的附加功能，NEON 引擎实现了单指令多数据 （SingleInstruction Multiple Data，SIMD）功能来实现媒体和DSP类算法的战略加速[9]。NEON 指令是对标准 ARM 指令集的扩展，可以直接使用，也可以通过写出遵循特定的格式的 C 代码，来让编译器产生 NEON 指令 [15]。SIMD 术语意味着 NEON 引擎可以对输入向量中的多组数据，同时执行相同的运算来得到对应的输出向量。这种计算范式很好地迎合了像图像和视频处理这样的应用，可以同时对大量的数据样本（像素点）做运算，也适合天生具有并行性的常用的信号处理函数，比如有限脉冲响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波和快速傅立叶变换（Fast Fourier Transforms,FFT）。
图 2.4 描绘了 NEON 引擎的计算。有两个输入寄存器，A 和 B，每个里面有 N 组独立输入向量。这 N 组输入之间，定义了单个运算来产生对应的输出向量，然后写到输出寄存器去。向量的大小是可变的，也就是构成每个寄存器的向量的数量是可变的。重要的特征是每个 “ 道 ” 会用相同的运算产生结果，也就是同一时间对多组不同的输入数据做运算，这就是单指令多数据这个术语的意思。
NEON 支持多种数据类型，包括有符号和无符号的整数、单精度浮点书和半精度浮点数，但是不支持双精度的 [9]。如果需要双精度计算，要用到浮点数单元 （不具有 SIMD 能力）。
在 NEON 之外，还有对浮点单元 （FPU）的扩展，叫做 “ 浮点扩展 ”，也有的地方因为历史的缘故叫做 “VFP （Vector Floating Point，向量浮点）扩展 ”。这个单元实现了与 IEEE 754 标准 [11] 兼容的浮点运算的硬件加速，支持单精度和双精度格式，另外还部分支持半精度和整数转换。就所支持的功能而言有少量限制，具体的描述在文献 [7] 和 [5]，不过不会影响和标准的兼容。
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