逻辑综合小白简单说几句给新人参考。瓶颈就俩字：资源。BRAM不够存权重，DSP不够算矩阵，逻辑资源不够控调度。大模型需要大量并行，但FPGA资源是固定的，不像GPU可以堆上千核心。
突破靠极致优化。别想着一口气部署整个模型，先聚焦关键层，比如用FPGA加速Transformer的Multi-Head Attention，其他部分用CPU。通过时间换空间，分批处理输入。
毕设建议从小处着手。比如专门优化一个高效的点积注意力机制IP，或者做一个支持混合精度的矩阵乘加速器，然后集成到Vitis AI流程里。这样工作量可控，还能深入细节。记住，在FPGA上做AI，优化比蛮力更重要。
从算法侧跨到FPGA的来分享经验。最大痛点是模型与硬件之间的隔阂。很多大模型设计时没考虑硬件约束，比如Attention的复杂数据依赖，在FPGA上实现需要精细的流水线和并行化设计，但现有工具链很难自动优化。
突破需要算法-硬件协同设计。比如设计硬件友好的模型架构，减少不规则操作，多用卷积和矩阵乘这类规整算子。学术界现在有硬件感知的神经网络架构搜索（NAS），可以针对FPGA资源约束自动搜模型，这是个热点。
研究切入角度：探索适合FPGA的大模型轻量化变体。比如对BERT做层间共享、头剪枝，同时设计对应的硬件加速器，在压缩率和精度间找平衡。可以结合最新论文，像MobileViT或EdgeViT，在FPGA上实现并评测，既有算法创新又有硬件优化。
在边缘AI场景干过两年，说说实际部署的坑。功耗确实是FPGA优势，但散热和供电设计麻烦，尤其是需要高带宽时。外接DDR或HBM会增加功耗，可能抵消FPGA本身的低功耗收益。另外，模型编译时间极长，改一次参数就要综合布局布线几小时，严重影响迭代效率。
突破得从系统级优化入手。比如用FPGA只加速计算密集的部分（如矩阵乘），控制流和轻量算子交给ARM核，混合架构能更好平衡效率和灵活性。内存方面，可以用模型切片，把大模型分成几块，轮流加载到FPGA上计算，虽然增加延迟但能跑起来。
毕设建议务实点：选一个具体应用（如视频分析中的ViT变体），在PYNQ这类开发板上，对比FPGA和GPU的能耗比，重点展示在功耗受限场景下的优势。优化内存访问和数据复用，能做出有说服力的案例。
我主要做FPGA架构，认为算力密度和灵活性之间的平衡是核心矛盾。FPGA的DSP数量有限，为了支持大模型的各种算子（如Attention、LayerNorm），要么用大量DSP实现通用但低效的向量单元，要么为特定算子定制硬件但牺牲灵活性。
突破方向是粗粒度可重构阵列（CGRA） 或异构计算架构。比如在FPGA里嵌入专用AI引擎（像Versal ACAP那样），或者设计可配置的张量处理单元（TPU）IP，通过配置支持不同模型。
研究切入点可以是面向大模型的新型FPGA架构探索，比如用FPGA实现存算一体（近内存计算），或者设计支持动态部分重配置的流水线，在不同模型层间切换硬件资源。这需要和EDA工具结合，但容易发论文。
从工业界角度看，瓶颈排序大概是：工具链 > 内存 > 生态。Vitis AI这类工具还在快速迭代，但相比CUDA生态差距巨大。很多算法研究员不懂硬件描述语言，而硬件工程师又不熟悉AI模型，中间有鸿沟。
突破需要软硬协同设计。我们公司做法是：用高层次综合（HLS）或基于Python的框架（如Mase-Tiny）快速原型，把计算图自动映射到FPGA资源，同时提供可参数化的IP库。研究者可以关注编译器优化，比如如何自动做层融合、流水线调度、内存分区，这比手动写RTL更有普适性。
如果想创新，建议切入动态稀疏化推理。大模型里有大量冗余，激活和权重是稀疏的，但GPU对稀疏计算不友好。FPGA可以定制稀疏计算单元和存储结构，实时跳过零值，这对边缘设备省功耗很有意义。
作为刚在FPGA上部署过BERT-base的博士生，我的体会是最大瓶颈是内存墙。大模型的参数量动辄上亿，FPGA的片上BRAM根本放不下，必须依赖外部DDR。但DDR带宽有限，频繁访问权重会导致严重的延迟和功耗。我们组用HBM2的FPGA（如Alveo U50）试过，带宽上去了，但HBM控制器设计复杂，工具链支持不完善，调试起来掉头发。
突破点可以放在模型压缩与数据流协同优化上。不要只盯着算力，要设计智能的预取和缓存机制，让数据在HLS或RTL层面就贴合计算单元。比如把权重按计算顺序重排，压缩后放入BRAM，减少DDR访问。另外，用混合精度（如INT8/INT4）量化，能大幅减少存储和带宽压力。
做毕设的话，建议选一个轻量化模型（如MobileBERT），在Zynq UltraScale+ MPSoC这种带ARM核的平台上做端到端部署，重点优化数据调度和内存访问模式，能出不错的结果。
