Zynq中包含了一个FPGA内核和两个Cortex-A9内核，尽管功能十分的强大，又非常的时髦，但是本质上讲和之前Xilinx的FPGA 硬核PowerPC没什么区别，无非是PowerPC换成了更加有前景的ARM，因此我很自然的想法是以前在ARM上、在FPGA上做过的东西那个再Zynq上必然也是可以上实现的。
因为之前一直在跟图像处理算法有关的学习，从Matlab到OpenCV、Directshow，从PC到STMF407再到ARM9(Linux)，一直都是做跟图像处理有关的，直到开始接触FPGA，才解决了最困扰我的问题--运算速度问题。图像处理需要的高速的运算和大量的资源，刚好FPGA以其并行性以及流水线的思想很适合进行图像处理算法的高速实现，于是我毅然改变方向了选择了FPGA作为新的平台。
进行图像处理个人以为算法始终是核心，平台其次。很喜欢System Generator 的Model Based Design的思想，将人从重复劳动中解救出来，专心于算法，毕竟工具是服务于人的。因此我非常喜欢用System Generator，从接触FPGA开始，大部分的时间都花在了SysGen上。
之前一直是在ML605开发板上进行算法的测试，SysGen构建模型-->Hardware Co-Simulatuon，模型构建完成之后直接在板子上进行硬件协仿真，这样做一是仿真的速度大大的提高，在板子上free running的速度大概是在PC跑的10倍，二是算法完全是在FPGA上跑的，跑完对算法那叫一个放心。
拿到ZedBoar之后我自然也希望在这个板子上也这么做，但是我错了，经过多少次的尝试之后发现"xc7z020-1clg484" is not supported for JTAG co-simulation.”，我在14.1下失败之后换到14.2和14.3下都进行了测试，发现它确实不是因为板子导致工具不支持，因为14.3中对更新的芯片都支持比如ZC702，ZC705等，那么我分析是因为PL
PS的架构下由于JTAG要做的事变多了，因此就失去了Hardware Co-Simulatuon这项功能。
虽然SysGen在ZedBoard上不支持Hardware Co-Simulatuon，但是我还是希望能够利用SysGen，起码我使用SysGen构建的模型转化为ISE工程后我希望它是可以使用的。因此就做了一个简单的测试。
大致思路是在SysGen下构建一个最简单的模型，生成HDL Netlist，在ISE下打开工程，添加UCF代码，编译生成Bitstream，iMPACT下载。
1、构建模型LEDSysGen
没 有输入，只有一个输出，是一个常数25
常数配置为UFIX_8_0
2、生成HDL Netlist
打开System Generator模块，简单配置一下
时钟按照ZedBoard的时钟10ns，Clock Pin 是Y9，Generate
2、ISE中编译
这是在netlist文件夹下多出一个ISE 的工程，ISE打开，修改ledsysgen_cw.ucf文件。
NET "clk" LOC = Y9 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "GCLK"
NET "ce" LOC = P16 | IOSTANDARD=LVCMOS18; # "BTNC"
NET "gateway_out1[0]" LOC = T22 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD0"
NET "gateway_out1[1]" LOC = T21 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD1"
NET "gateway_out1[2]" LOC = U22 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD2"
NET "gateway_out1[3]" LOC = U21 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD3"
NET "gateway_out1[4]" LOC = V22 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD4"
NET "gateway_out1[5]" LOC = W22 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD5"
NET "gateway_out1[6]" LOC = U19 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD6"
NET "gateway_out1[7]" LOC = U14 | IOSTANDARD=LVCMOS33; # "LD7"
然后选择Implementation，编译工程
3、iMPACT下载
打开iMPACT，下载刚刚生成的bitstream文件，看一看效果。
LED亮起，刚好是数字25。虽然只是很简单的点个灯，但是在hardware co-simulatiom无效的情况下我对SysGen又有了信心，我可以专心的做算法，因为我知道算法实现之后肯定是可以在FPGA上实现的。
