FPGA实现神经网络加速时，如何对模型进行量化与压缩？有哪些实用的工具链？

3个月前

导师的课题涉及到用FPGA做神经网络推理加速。我知道直接部署浮点模型资源消耗太大，必须进行模型量化（比如INT8）和剪枝压缩。但具体操作起来很迷茫，是在PyTorch/TensorFlow训练后直接转换吗？有没有针对FPGA部署的专用工具链（比如Vitis AI、hls4ml）？在实际工程中，量化压缩的流程是怎样的，如何评估精度损失和性能提升？希望有经验的前辈指点一下。

电子技术萌新

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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