FPGA工程师想转向AI芯片架构设计，需要系统学习哪些计算机体系结构和算法知识？

从FPGA实现转向架构设计，这个跨度需要补充的知识确实不少，但你有硬件底子其实是很大的优势。我建议分两条线并行学习，并注重交叉融合。

第一条线：计算机体系结构。这是地基。课程推荐MIT的6.823（Computer System Architecture）或者Onur Mutlu在YouTube上的讲座，非常系统。书籍除了经典的量化研究方法，可以补充《深入理解计算机系统》（CSAPP）来巩固基础概念。你需要重点攻克的是：缓存一致性协议（MESI等）、片上网络（NoC）、内存控制器、以及多核/众核架构下的任务调度与数据搬运。这些是AI芯片（尤其是训练芯片）架构设计的核心难题。

第二条线：深度学习算法与计算模式。目标不是成为算法科学家，而是理解算法的计算特性和数据流。学习李宏毅的深度学习课程（中文，易懂）。关键要弄懂主流模型（CNN、Transformer）的算子组成、数据复用模式、计算访存比、以及稀疏性、动态性等带来的硬件设计挑战。推荐论文《Eyeriss: A Spatial Architecture for Energy-Efficient Dataflow for Convolutional Neural Networks》，它能帮你建立算法映射到硬件空间架构的思维。

最后，将两条线融合。思考如何为特定的算法计算模式（如Attention的数据流）设计高效的体系结构支持（比如设计专用的片上存储层次和NoC拓扑）。你可以从分析现有商业架构（TPU, Habana Gaudi, NVIDIA Tensor Core）的设计报告开始。转型不是替换，而是扩展，把你的RTL实现能力升级为在系统层面进行权衡设计的能力。

兄弟，你这情况跟我当初挺像的。我也是FPGA转过来的，现在在做AI加速器设计。我的建议是别急着啃大部头，容易劝退。先抓核心矛盾：你的目标是芯片架构设计，不是去搞算法研发。所以体系结构方面，强烈推荐《计算机体系结构：量化研究方法》（就是那本“鲸书”），重点看内存层次、多核、数据级并行这些跟AI计算强相关的章节。算法方面，别一头扎进Transformer论文里，先看吴恩达的深度学习课程（Coursera上那个），建立直觉。然后找几篇经典的AI芯片论文精读，比如Google的TPU、NVIDIA的Volta架构分析。边读边想：如果让我用FPGA实现这个模块，该怎么搞？这样能把新知识和你的老本行挂钩，学得快。最后，动手！用你的FPGA技能，试着实现一个简单的矩阵乘法加速器或者卷积加速器，这是最好的学习方式。

对了，有个坑提醒你：别忽视软件栈。AI芯片现在软硬件协同设计是王道，了解一下编译器（比如TVM）、驱动的基本概念，不然和软件工程师开会都听不懂他们在说啥。

从FPGA实现到芯片架构设计，这个转型路径很清晰，你需要的是在硬件思维之上，叠加系统级的抽象和算法分析能力。

我建议你分三个阶段系统学习：

第一阶段：巩固计算机体系结构基础。必读教材是《Computer Architecture: A Quantitative Approach》（量化研究方法）的第五版或第六版。不要逐页精读，重点看：指令级并行（第3章）、数据级并行（第4章，特别是SIMD和GPU架构）、线程级并行（第5章，多核、缓存一致性协议）以及仓库级计算机（第6章，这对理解大规模AI集群有帮助）。同时，配合学习MIT 6.823（计算机系统结构）的公开课程视频和作业，它的课程项目非常经典。

第二阶段：深入AI加速器专用架构。这是你转型的核心。强烈推荐学习华盛顿大学的“AI加速器设计”相关课程资料，以及研读经典论文，例如Google的TPU系列论文、NVIDIA的GPU架构演进（Volta, Ampere）、以及学术界的Eyeriss, SparseNN等。你需要理解不同的数据流（如权重固定、输出固定、行固定等）如何影响架构设计、带宽需求与能效。

第三阶段：算法与架构的协同优化。学习《Deep Learning》一书（Goodfellow等人著）的算法基础，并重点关注模型的计算复杂度、访存特性和稀疏性。然后，学习一些高级主题，如模型压缩（剪枝、量化）、神经架构搜索（NAS）以及新兴的稀疏计算、动态网络算法。这些算法特性直接决定了芯片架构的优化方向。

注意事项：不要只学理论。尝试用Chisel或SystemC等高级硬件语言做一些小规模架构建模和探索，这比直接写RTL更接近架构师的工作。同时，多关注MLPerf等基准测试，了解实际工作负载。转型过程中，你的FPGA开发经验在验证和性能建模方面会非常有价值。

兄弟，你这情况跟我当年挺像的。我也是FPGA转过来的，现在在做AI芯片架构。你已经有硬件底子了，这是巨大优势，别慌。

核心就抓两块：体系结构和算法。体系结构方面，别一上来就啃《计算机体系结构：量化研究方法》那种大厚书，容易劝退。我建议先看B站上中科大体系结构的公开课，把流水线、缓存、多核这些概念搞明白。然后重点补“内存墙”和“数据搬运”相关的知识，因为AI芯片设计本质上就是在和这两个东西做斗争。你FPGA做通信的，对时序和带宽敏感，这个经验可以直接迁移过来。

算法方面，别追求成为算法专家，但要懂原理和计算特征。去Coursera上跟吴恩达的深度学习入门课，把CNN、RNN、Transformer的前向传播和反向传播搞懂，重点理解它们的计算图、数据复用特性和访存模式。比如，为什么Transformer需要巨大的带宽？为什么稀疏计算能省功耗？把这些和你的硬件知识联系起来。

最后，动手最关键。用你的FPGA技能，试着在Vivado HLS或者Verilog里实现一个微型的矩阵乘法单元或者一个精简的注意力机制模块。这个过程会让你立刻明白架构设计时要在算力、带宽、存储之间做怎样的权衡。书和课是地图，自己动手走一遍才是真的路。