AI芯片与FPGA融合：边缘推理加速新方案
AI芯片与FPGA融合的核心思想是利用FPGA的可编程逻辑实现神经网络计算的高并行度与低延迟，同时通过片上系统（SoC）集成ARM处理器处理控制与预处理任务。关键权衡点包括资源与Fmax、吞吐与延迟、易用性与可移植性。边缘AI推理面临功耗与性能的矛盾，CPU延迟高，GPU功耗大，ASIC缺乏灵活性，而FPGA通过动态重配置实现算法适配，但开发门槛高。Vitis AI通过量化与编译器降低门槛，但牺牲了部分灵活性。
本方案适用于CNN类模型（如MobileNet、ResNet），对Transformer支持有限。风险包括量化精度损失、DPU时序收敛困难、DDR带宽瓶颈。通过优化设计，可实现低延迟、低功耗的边缘AI推理加速。
