单片机爱好者存算一体如果普及，FPGA 的“可编程”优势可能会更突出——因为它可以灵活配置内存和计算的比例。但挑战在于，现有的 FPGA 工具链和编程模型都是基于分离的内存和计算单元的，要适应存算一体，可能需要从底层架构到上层工具都进行变革。
短期看，FPGA 内部的 BRAM 分布确实有利于实现近内存计算，我们可以通过精细的设计让计算尽量靠近 BRAM，减少数据移动。这其实已经是当前高性能 FPGA 设计的最佳实践了。但真正的存算一体是内存单元本身就能计算，这需要新的硬件。
作为工程师，我建议提前学习：1. 了解不同的存算一体技术路线（数字型、模拟型、混合型），以及它们对电路设计的要求；2. 关注 FPGA 厂商（赛灵思、英特尔等）的动态，看他们如何将新型内存集成到 FPGA 中；3. 尝试用现有 FPGA 进行存算一体算法的模拟，例如用 BRAM 查找表实现一些内存内计算功能，积累经验。
总之，保持对底层硬件技术的敏感度，同时提升算法映射到新型架构的能力，这样不管架构怎么变，都能跟上节奏。
我觉得这个问题可以从两个层面看：一是 FPGA 作为目标器件如何融入存算一体技术，二是 FPGA 作为开发工具如何帮助设计存算一体芯片。
对于第一点，FPGA 厂商可能会推出新型芯片，在现有逻辑+BRAM+DSP 的架构上，增加专用的存算一体宏单元（Memory Computing Unit），或者允许用户将部分可编程逻辑配置成存算阵列。这时编程模型可能需要新的硬件原语或库，比如用高级语言直接映射矩阵乘到存算块上。
对于第二点，FPGA 因为可重构，一直是验证新兴架构的好平台。未来工程师可能用 FPGA 搭建存算一体的仿真验证环境，这就需要懂存算架构的建模，甚至用 FPGA 模拟新型内存的行为。
所以需要关注的知识包括：存算一体的主流架构（如基于 SRAM、RRAM 等）、数据流映射方法、以及相关的 EDA 工具链进展。另外，因为存算一体常用于 AI 加速，所以机器学习算法硬件化的知识仍然重要，只是数据搬运优化可能变成内存内计算优化。
简单说几句：BRAM 分布特性是优势，但容量太小。存算一体真要普及，FPGA 架构可能得大改，比如在逻辑阵列里穿插更大的内存块，并且这些内存块本身能执行简单计算（比如布尔逻辑或加法）。这样 FPGA 就更像可编程的存算一体阵列了。
工程师要关注的：新型存储器件特性、存算一体的典型架构（比如数字存内计算、模拟存内计算的区别），以及它们适合的应用场景（神经网络推理、图计算等）。提前学学相关论文，了解怎么用现有 FPGA 模拟存算操作，对以后上手真器件会有帮助。
从编程模型角度看，这可能会颠覆我们写 RTL 的方式。现在我们是显式地控制数据从内存到计算单元的移动，但如果存算一体芯片普及，编程模型可能更接近“在数据存放的地方直接指定操作”，有点像近内存计算或内存内计算。FPGA 的硬件描述语言可能需要扩展，支持声明式的内存计算原语，比如直接在代码里定义某个内存阵列同时存储权重并执行乘累加。
Vendor 工具比如 Vivado 或 Quartus，可能会引入新的 IP 或架构向导来配置这些存算块。作为工程师，除了跟踪 Xilinx/Intel 的新器件动态，也可以看看学术界用 FPGA 做存算一体原型的研究，他们经常用现成的 FPGA 板子外接新型内存来模拟，学习那种设计思路很有帮助。
另外，注意存算一体通常对模拟电路要求高，而 FPGA 是数字的，所以短期内可能是在 FPGA 里集成混合信号处理块，这要求我们了解一点模拟/混合信号设计的基本概念。
存算一体对 FPGA 的影响，我觉得首先得看它怎么改变数据搬运的模式。传统 FPGA 设计里，我们得花很大精力去优化 BRAM 和外部内存的交互，搞流水线、缓存什么的。如果存算一体普及，计算直接在存储单元旁发生，那 FPGA 的架构可能需要更紧密地集成非易失性内存或新型内存单元，比如把 MRAM、ReRAM 直接做到可编程逻辑阵列旁边，甚至替代一部分 BRAM。
FPGA 的 BRAM 分布广、延迟低，确实有优势，可以看作一种初级的存算一体形式。但现有的 BRAM 主要是 SRAM，容量小，而且计算还是靠周围的逻辑单元，不是真正的存内计算。未来 FPGA 可能会引入支持原位计算的新型存储块，比如能直接做向量乘加的 memory block。
作为工程师，得开始关注内存技术的基础知识，比如各种非易失性存储的原理。还有存算一体的电路设计方法，以及 EDA 工具可能怎么变化——以后写 HDL 可能得直接描述内存阵列的计算行为，而不仅仅是连接逻辑。
