电子技术萌新简单分享下我的实操经验。
量化方面，我常用PyTorch的QAT（量化感知训练），虽然训练慢点但精度保持更好。流程是：在训练好的模型里插入伪量化模块，用训练数据微调几个epoch，然后导出为INT8模型。注意校准数据要用训练集的一部分，别用验证集。
压缩的话，结构化剪枝（比如按通道剪）比非结构化剪枝更适合FPGA，因为后者产生稀疏矩阵，加速不明显。可以用一些开源剪枝工具（如torch.nn.utils.prune）配合微调。
工具链我试过hls4ml，它可以直接从Keras模型生成HLS项目。优点是完全开源，可以自己改代码；缺点是需要自己调时序和资源。Vitis AI更“傻瓜式”，但依赖Xilinx环境。
评估精度损失时，除了Top-1准确率，也看看混淆矩阵，确保量化没对某些类别造成过大偏差。性能评估则要对比量化前后模型的参数量和计算量（MACs），再结合FPGA综合报告看实际加速比。记住，理论计算量和实际硬件性能是两回事，内存访问经常是瓶颈。
从工程落地角度，量化压缩流程可以概括为：模型准备 → 量化校准 → 硬件转换 → 协同验证。
模型准备阶段，确保你的模型算子被目标工具链支持（例如Vitis AI有支持算子列表）。然后进行量化校准，使用少量无标签数据（通常几百张）统计激活值分布，确定缩放因子。这一步是精度关键，数据最好来自实际应用场景。
硬件转换阶段，工具链（如hls4ml）会将量化后的模型转换为HLS代码，你可以调整并行度、流水线等参数来平衡资源和速度。这里需要一些硬件思维，比如考虑数据复用和内存带宽。
评估时，精度损失通过软件仿真（量化模型在CPU上推理）快速验证；性能提升则需要综合后看时序报告和资源报告。常见坑包括：量化后某些层数值溢出、工具链不支持自定义层、硬件资源预估过于乐观。建议先在小模型上走通全流程，再迁移到大模型。
工具选择上，如果团队熟悉Xilinx生态且项目要求高吞吐量，Vitis AI更合适；如果追求灵活性和快速原型，hls4ml值得尝试。
刚做完一个类似项目，踩了不少坑。我的建议是别在训练框架里直接转INT8就完事，一定要结合FPGA工具链的特性来设计流程。
我们用的是Vitis AI，它的流程很清晰：先用Vitis AI Quantizer对训练好的模型（支持PyTorch/TensorFlow）做量化，生成INT8模型；然后用Vitis AI Compiler把量化模型编译成FPGA能执行的指令流；最后在目标板上用Vitis AI Runtime部署。整个过程有详细的文档和示例，上手不算太难。
精度评估方面，除了看整体准确率，还要注意某些敏感层（如第一层和最后一层）的量化误差，有时单独对这些层保持高精度能有效控制损失。性能评估则要关注资源利用率（LUT、BRAM、DSP）和时钟频率是否达标。
提醒一点：量化前的模型结构尽量简洁，避免复杂操作（如动态形状），这些在FPGA上实现成本很高。剪枝的话，可以在训练时加入稀疏正则化，然后用工具剪掉接近零的权重，但要注意剪枝后模型需要微调恢复精度。
量化压缩确实是FPGA部署的关键步骤，直接决定资源利用率和推理速度。我的经验是，流程上通常分三步走：训练后量化、模型转换、硬件部署。
首先，在PyTorch或TensorFlow中训练好浮点模型后，可以使用框架自带的量化工具（如PyTorch的torch.quantization或TensorFlow的TFLite转换器）进行训练后量化（PTQ）。这一步会把权重和激活值从FP32转为INT8，能大幅减少模型体积。如果对精度要求高，也可以尝试量化感知训练（QAT），在训练过程中模拟量化效果，通常精度损失更小。
工具链方面，Vitis AI（针对Xilinx FPGA）和hls4ml（更轻量，支持多平台）是两大主流选择。Vitis AI集成度高，提供从量化、编译到部署的全套流程，适合Xilinx芯片。hls4ml则更灵活，可以直接从TensorFlow/Keras模型生成HLS代码，适合研究或定制化需求。
评估时，重点对比量化前后在验证集上的准确率下降（通常要求<1%），同时在FPGA上实测延迟和吞吐量提升。注意，量化参数（如缩放因子）的校准很关键，建议用有代表性的数据集进行校准，避免分布偏差导致精度崩掉。
