我的毕设题目是基于KV260做商品识别系统。套件有FPGA可编程逻辑和ARM处理器。我计划用MIPI摄像头采集货架图像，在FPGA上做预处理（比如缩放、格式转换），然后通过DPU跑量化后的YOLOv5模型做检测，最后在ARM上运行应用逻辑并显示。但我是第一次接触这种异构平台，不太清楚如何合理划分软硬件任务，让数据在PL和PS之间高效流动。比如，该用AXI DMA还是AXI Stream？如何为DPU准备输入数据？整个系统的流水线怎么设计才能不卡顿？希望有使用过KV260或类似平台的朋友分享一些架构设计和性能调优的经验。
2026年，想用一块Xilinx的Kria KV260视觉AI入门套件完成‘智能零售货架商品识别与缺货检测系统’的毕业设计，在实现多路摄像头接入、YOLO目标检测模型部署和结果可视化时，如何利用其异构计算架构（FPGA+ARM）来优化系统吞吐率和能效？
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首先得明确，KV260 的 PL（FPGA）和 PS（ARM）之间数据搬移是性能关键。你的思路是对的，在 PL 做图像预处理能减轻 ARM 负担并减少数据量。建议用 AXI Stream 配合 VDMA（Video DMA）来传输视频流，而不是用简单的 AXI DMA。因为 MIPI 摄像头出来的数据是流式的，VDMA 能更好地处理帧缓存和同步。DPU 的输入通常需要特定格式（比如 RGB 平面排列），你可以在 FPGA 里实现一个预处理流水线：MIPI CSI-2 接收 -> 去马赛克（如果需要） -> 缩放（到 YOLO 输入尺寸，比如 640×640） -> 颜色空间转换（YUV2RGB） -> 通过 AXI Stream 写入 DDR。然后 DPU 从 DDR 读取数据做推理。这样预处理和推理可以并行，ARM 只负责后处理（解析结果、画框）和显示。注意调整 VDMA 的帧缓冲数量，避免溢出。
从能效角度说，把计算密集的操作下放到 FPGA 是正道。但具体到你的场景，有几个坑要注意：一是 DPU 对输入数据布局有要求，比如可能是 NHWC 格式，你的 FPGA 预处理输出必须匹配，否则要额外转换。二是多路摄像头的话，考虑在 FPGA 里做多路 MIPI 接收和预处理，然后分时复用同一个 DPU（如果 DPU 算力够）或者用多个 DPU 实例。数据流可以这样设计：每路摄像头分配一个预处理流水线，输出帧通过 AXI Stream 写入 DDR 的不同缓冲区。然后 ARM 上用多线程或异步方式调度 DPU 推理，一路推理时另一路数据正在采集和预处理，形成流水线。可视化部分如果要求不高，可以直接在 ARM 上用 OpenCV 画框叠加，但注意显示瓶颈可能在这。如果吞吐率不够，可以降低摄像头帧率或分辨率。
我毕设用过 KV260，分享点经验。软硬件划分：图像采集、缩放、格式转换（到 DPU 需要的格式）全放 FPGA（PL）。ARM（PS）只负责启动 DPU、读结果、逻辑判断和显示。数据流动用 AXI Stream + VDMA 是最佳实践，Vitis 里有相关 IP 和例子。为 DPU 准备数据的关键是，你的 FPGA 预处理输出要直接对齐 DPU 输入张量的内存布局。建议先用纯软件在 ARM 上跑通整个流程，确定好 DPU 的输入输出格式，再着手 FPGA 设计。系统流水线不卡顿的要点是缓冲：FPGA 预处理完一帧就存 DDR，DPU 从 DDR 读，ARM 取结果，这三段可以并行。确保每个环节的处理时间小于帧间隔。多路摄像头的话，如果 DPU 处理一帧的时间大于多路的总帧间隔，就得考虑降低路数或使用更轻的模型。另外，KV260 的 DPU 支持批量处理（batch），可以试试一次处理多帧来提高吞吐，但会增加延迟，看你需求。
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