逻辑设计新人完全可行，我硕士课题就是复现TPU的脉动阵列部分。关键不是复现整个芯片，而是抓住核心思想：权重重用、数据流编排、以及如何用硬件并行性匹配CNN的计算模式。
FPGA板子不用追求顶级，Zynq UltraScale+ MPSoC的ZU3EG这种中端款其实就够了，DSP slice大概有2000多个，做16x16的INT8脉动阵列绰绰有余。板载DDR4和高速接口（如PCIe）更重要，因为数据搬运往往是瓶颈。
挑战排序的话：1. 算法映射（把CNN层映射到脉动阵列上，处理边界和不同尺寸） 2. 硬件建模（时序、资源优化） 3. 系统集成（软硬件协同）。很多人低估了算法映射，以为照搬论文公式就行，实际要考虑数据布局、填充、分块，这些不搞透，硬件做出来也跑不对。
对求职来说，这是硬核项目。能写在简历上，证明你有从算法到RTL到系统的全栈能力。尤其如果想投AI芯片公司（寒武纪、地平线这些），这项目比刷几个算法题有用多了。建议边做边记录设计权衡和性能分析，面试时这些都是谈资。
可行性很高，但别指望一比一复现。TPU那种规模是ASIC，FPGA上只能做简化版或核心模块。学习价值巨大，尤其是数据流和内存层次设计，这是AI加速器的精髓。
板子选型上，Zynq UltraScale+ MPSoC系列的中高端型号（比如ZU9EG）应该够用，重点看DSP资源和内存带宽。如果只做小规模脉动阵列（比如8x8），低端的Zynq 7000系列也能跑起来，但性能就别指望了。
最大挑战绝对是系统集成。算法理解有论文，硬件建模有Verilog/VHDL基础就能搞，但把计算单元、内存控制器、DMA、外部DRAM、软件驱动和编译器栈拼在一起，调试起来能掉层皮。很多人卡在数据供给跟不上计算单元，或者片上缓存炸了。
对求职帮助直接拉满。能完整走完这个流程，面试时聊数据复用、流水线平衡、访存优化，你就是降维打击。不过建议别一开始就冲TPU，先复现个更小的Eyeriss单元，或者从简单的卷积加速器做起。
完全可行，而且是非常棒的学习路径。不过建议先从“微缩版”开始，别直接对标完整TPU。比如先实现一个 8x8 的整数乘加脉动阵列，把数据流（权重固定、输入流动）搞通，再慢慢加东西，比如激活函数、累加、池化。这样迭代着做，不容易半途而废。
板子资源主要看你想做多大规模和精度。TPU用的是8位整数，这很省资源。在Zynq UltraScale+上，实现一个 64x64 的8位阵列应该压力不大。关键是要有足够快的片外内存接口（如DDR4）来喂数据，不然计算单元闲着也是白搭。
挑战排序的话，我认为是：系统集成 > 硬件建模 > 算法理解。算法论文看着清晰，但硬件化时，同步、缓冲、数据复用策略这些细节才是魔鬼。比如，怎么高效处理卷积中的滑窗？数据复用率怎么提升？这些设计抉择会让你真正理解论文里那些“优化”到底意味着什么。
对求职的帮助是立体的。不仅展示技能，更重要的是，你能在面试中侃侃而谈设计折衷（为什么这里用双缓冲，那里用特定数据流），这是架构师思维的起点。对于想进入AI芯片或高性能计算领域的同学，这是一个含金量极高的项目。
可行性很高，但别想着一口吃成胖子。TPU 这种完整架构复现工作量巨大，但核心计算单元（比如 256x256 的脉动阵列）和数据流控制是完全可以做的。学习价值极大，你能把论文里那些模糊的描述变成具体的RTL、时序和资源报告，对架构的理解会深入骨髓。
板子的话，Zynq UltraScale+ MPSoC 系列（比如 ZCU102/104）是主流选择，有足够的逻辑资源（几百K LUTs）和片上内存，还能跑软核做协同验证。如果只做一个小阵列（比如 32x32）验证概念，Artix-7 级别的板子也可能够用。
最大挑战绝对是系统集成和验证。算法理解不难，硬件建模写个脉动阵列也不复杂，但让数据正确流动起来、处理边界条件、设计高效的内存层次（比如权重预加载、激活缓存）和控制系统，这里面的坑多到你想不到。
对求职帮助直接拉满。简历上写“FPGA 复现 TPU 核心架构”，面试官眼睛都会亮。这证明了你不仅有算法和架构理解，还有扎实的硬件工程能力，绝对是冲ASIC设计或高端FPGA开发岗位的硬核项目。
完全可行，而且是非常棒的学习路径。我硕士课题就是类似方向，用FPGA实现一个简化Eyeriss。别一开始就瞄准完整TPU，先聚焦核心：比如实现一个支持特定数据流（权重固定/输出固定）的脉动阵列，完成一次卷积计算。从软件模型（如用Python模拟）到RTL实现，再到上板验证，这个闭环走通就成功了一大半。
FPGA板卡选择取决于你的预算和想实现的规模。如果想做稍完整的系统（带处理器跑控制、DMA传输），Zynq系列（如ZC706或更新的UltraScale+）是很好的起点，它软硬协同方便。如果纯粹做计算单元，找DSP资源多的板子，比如Kintex-7系列。记得估算一下：一个8位乘加器大概消耗一个DSP，阵列规模乘以数据位宽就能粗略估算资源需求。
挑战排序的话，我认为是：系统集成 > 硬件建模 > 算法理解。算法论文可能省略很多实际细节（比如量化、数据布局、内存访问模式），你需要自己补全。硬件建模时，时序、面积、功耗的权衡要不断调整。但最头疼的还是集成后调试，数据不对了都不知道是哪个环节出问题。
对求职的帮助是直接的。很多公司招聘AI加速器工程师时，直接问是否做过FPGA上的DNN加速。有这个项目，面试时你可以侃侃而谈数据流优化、资源利用、遇到的具体问题，比单纯上过课程有说服力得多。建议把项目开源，更能体现能力。
可行性很高，但别指望一比一复现。TPU那种规模是ASIC，用FPGA做只能做简化版，比如把脉动阵列规模缩小（比如从256x256缩到8x8），或者只做核心计算单元。学习价值极大，你能真正理解数据如何在硬件里流动，为什么脉动阵列对卷积有效，而不只是调库。
板子的话，Zynq UltraScale+ MPSoC系列的中高端板卡（比如ZCU102/104）应该够用，它有足够的DSP片和BRAM。关键看你做多大规模，如果只是教育目的，小一点的Artix-7板子也能跑起来，但性能会受限。
最大挑战绝对是系统集成。算法理解不难，硬件描述语言写个脉动阵列模块也不难，难的是怎么把数据喂进去、怎么管理内存带宽、怎么设计控制流、怎么验证功能正确。你会花大量时间在数据通路、DMA、片上存储管理上，而不是算法本身。
对求职帮助巨大，尤其是想去做AI芯片、FPGA加速的公司。这个项目能证明你不仅懂算法，还懂硬件实现和系统级思考，简历上很亮眼。但前提是你真的做完了，并且能说清楚设计权衡和遇到的坑。
