本书是使用Zynq MPSoC的开发人员的实用指南，同样也是希望熟悉器件及其相关设计方法的技术人员的有效参考。
Zynq MPSoC（多处理器片上系统）是Xilinx公司推出的第二代SoC系列产品，集成了复杂的处理系统，包括ARM Cortex-A53应用程序处理器和ARM Cortex-R5实时处理器，以及FPGA可编程逻辑。
来自苏格兰斯特拉斯克莱德大学（University of Strathclyde）的Louise Crockett团队基于这一平台的软件和硬件结构，撰写了Exploring Zynq MPSoC: With PYNQ and Machine Learning Applications，综合且全面地介绍了软件堆栈、多处理器处理系统以及可编程硬件阵列等问题。
程序员可以学会如何使用简单的软件界面和框架来快速实现他们的机器学习算法，系统设计师可以利用它来获取系统的最高性能。
内容导读
器件的架构
与Zynq7000相比，Zynq MPSoC 进一步整合了处理器系统中可选择的处理器数量和性能，最多可配备四个ARM Cortex-A53处理器内核和两个ARM Cortex-R5实时处理器内核。此外，该架构进一步拓展了可编程逻辑门阵列中的DSP切片和分布式存储器的规模。在开发当今新兴的AI应用程序时，全新的MPSoC架构将实现繁琐的算术计算和数据移动的过程变得十分轻松有趣。
设计工具和方法
SoC系统将包括硬件设计和软件设计两个方面。硬件设计会映射到SoC设备上的FPGA逻辑资源，而软件则运行在一个或多个系统内部署的处理器上。在此设计流程中，硬件和软件开发可以在很大程度上独立进行，然后整合。工程师使用他们选择的工具生成硬件系统的元素，并使用Xilinx Vivado开发环境实现系统集成和实现目标设备。软件开发人员可以使用Xilinx软件开发工具包（SDK）进行开发。这是传统的软硬件协同设计方法。
Xilinx的SDx开发环境则是一种更高级的开发方式。在Xilinx SDx工具中可以完全使用软件代码对整个系统进行描述，然后对各种计算进行资源分配（在用户指导下）。这使得面向软件的软硬件协同设计已经发生了相当大的转变。本书的第4章中更详细地讨论了关于SDx设计方法。
更先进的应用实现
本书还讨论了Zynq上许多应用程序的实现，包括FINN-R开源框架的有效性神经网络的实现、基于Python的Zynq设备框架和机器学习应用程序。我们可以预见到一些基于Zynq的更为优秀的产品，包括高级驾驶员辅助系统（ADAS），计算机视觉，“大数据”分析等。
