芯片开发不常使用Zynq开发板作为环境，主要基于以下考虑：
学习曲线陡峭：使用Zynq开发板需要具备一定的FPGA编程经验和硬件知识，
这增加了学习成本。1
适用范围有限：深度学习等某些应用更倾向于使用GPU优化的框架，
而Zynq的FPGA需要重新优化和调整，不适用所有场景。1
开发周期较长：相对于使用现成的GPU，Zynq开发板需要更多时间进行硬件设计和优化，
延长了开发周期。1
尽管Zynq具有集成度高、可编程性、并行计算能力和低功耗等优点，
但在特定场景下，如深度学习应用，其开发效率和适用范围可能受限。
那如果不是做GPU开发呢？
如果不是做GPU开发，使用Zynq开发板作为开发环境可能是一个不错的选择。Zynq开发板集成了ARM处理器和FPGA，提供了强大的处理能力和灵活性，适用于多种应用场景。
以下是一些非GPU开发场景下使用Zynq开发板的优势：
高度的集成度：Zynq将处理器和FPGA集成在一个芯片上，提供了紧凑而高效的硬件解决方案。
可编程性和灵活性：FPGA的可编程性使得Zynq开发板能够适应各种算法和应用的需求，提供了高度的灵活性。
并行计算能力：FPGA的并行处理能力使得Zynq开发板在处理大量数据或执行并行算法时具有优势。
低功耗：相较于传统的GPU解决方案，Zynq开发板通常具有更低的功耗，适用于对能效有要求的场景。
丰富的接口和外设支持：Zynq开发板通常提供多种接口和外设支持，方便与其他硬件组件进行连接和通信。
因此，在需要进行算法加速、信号处理、图像处理、通信系统等非GPU开发的应用场景下，使用Zynq开发板作为开发环境是一个值得考虑的选择。它提供了强大的处理能力和灵活性，同时保持了较低的功耗和成本。