单片机学习者简单说下思路。开源工具除了Vitis AI，还有TVM（Apache TVM），它对FPGA的支持也不错。流程：用PyTorch训练模型 -> 用TVM的Relay前端导入模型 -> 用TVM的AutoTVM或Ansor自动搜索剪枝和量化策略，并生成针对FPGA的优化代码。TVM可以自动做图优化、量化、编译到FPGA。平衡精度和速度：TVM允许你设置优化目标（比如延迟或资源），自动平衡。注意：TVM学习曲线较陡，但一旦掌握，很灵活。另外，对于轻量化Transformer，也可以考虑直接改用更小的架构（比如MobileViT），再压缩，这样更容易在FPGA上部署。
如果你追求更灵活的控制，可以考虑用FPGA的高层次综合（HLS）工具直接实现压缩后的模型。流程：先用PyTorch或TensorFlow做剪枝和量化（比如用TensorFlow Model Optimization Toolkit），然后手动将模型转换为C/C++代码，再用Vitis HLS或Intel HLS编译成硬件IP。这样你可以精细控制流水线和并行度。剪枝时，建议做非结构化剪枝+稀疏化，然后用HLS实现稀疏计算，节省资源。量化可以做到4位甚至2位，但精度损失大，需要仔细调。平衡精度和速度：在HLS设计中，通过循环展开和流水线来提速，但会消耗更多资源；所以需要权衡。注意：这种方法工作量巨大，适合有FPGA设计经验的团队；而且稀疏计算在FPGA上可能不如GPU高效，要谨慎。
分享点经验。我们之前用赛灵思的Kria KV260做过语音识别，不过不是Transformer，是CNN。但流程类似。剪枝和量化工具，我们试过Vitis AI，也试过直接手写HLS。对于新手，建议先用Vitis AI，它集成度高。步骤：1. 在PC上用Vitis AI的PyTorch量化API处理模型；2. 用Vitis AI编译器针对你的开发板（比如Zynq-7000系列）编译模型；3. 在FPGA上通过DNNDK（Vitis AI运行时）调用。剪枝可以放在量化之前，用简单的幅度剪枝（magnitude pruning）去掉小权重。平衡精度和速度：在端侧，实时性可能比绝对精度更重要，所以可以适当激进点，比如量化到INT8的同时剪枝20%。注意：Vitis AI的文档有点乱，多查社区论坛；另外，开发板的存储空间可能放不下大模型，量化后记得检查模型大小。
从硬件角度说几句。FPGA做Transformer，关键是利用并行性和数据复用。剪枝时，建议做结构化剪枝（比如剪掉整个注意力头或FFN的通道），这样硬件设计规整，容易映射到FPGA的DSP和BRAM资源上。量化的话，优先考虑8位量化，甚至混合精度（比如注意力用8位，某些层用4位）。工具链：可以用微软的NNI（Neural Network Intelligence）做自动剪枝和量化搜索，找到精度和速度的平衡点，然后再用硬件工具部署。流程：NNI搜索压缩策略 -> 导出压缩后模型 -> 用Vitis AI或HLS（高层次综合）实现。平衡精度和速度：在FPGA上，速度往往受限于内存带宽，所以量化能减少数据搬运，提升更明显。建议先量化，如果速度还不够再剪枝。注意：开发板资源（DSP、BRAM、LUT）要提前估算，别让模型超过极限。
别想得太复杂，小团队资源有限，直接上Pytorch的量化工具可能更简单。流程：1. 用Pytorch训练好模型；2. 用torch.quantization做动态量化或静态量化（静态精度更高）。对于FPGA部署，你可以把量化后的模型通过ONNX导出，然后用FPGA厂商的工具（比如Xilinx的Vitis AI或Intel的OpenVINO）转成硬件可执行的格式。剪枝可以用torch.nn.utils.prune，或者用第三方库如torch-pruning。平衡精度和速度：先做少量通道剪枝（比如剪10%），然后量化到8位整数（INT8）。在FPGA上，INT8比浮点快得多，内存占用也少。注意：一定要在验证集上测试压缩后的精度，掉点超过3%可能就得调整了。另外，FPGA的BRAM资源有限，模型大小要严格控制，量化后最好能全部放进片上内存，避免频繁访问DDR。
我们去年刚用Vitis AI搞过类似的项目，用的是Zynq UltraScale+ MPSoC。流程大概是：先用PyTorch训练好你的Transformer模型，然后走Vitis AI的量化工具链。它支持PyTorch，能自动做量化感知训练（QAT），这样精度损失小。剪枝的话，Vitis AI对Transformer支持可能有限，我们当时是自己用PyTorch的剪枝API（比如torch.nn.utils.prune）先做结构化剪枝，去掉一些注意力头或FFN层里的通道，再交给Vitis AI量化。关键是要在FPGA上跑的话，得用Vitis AI的编译器把量化后的模型编译成DPU（深度学习处理器单元）能执行的指令。平衡精度和速度：先剪枝再量化，剪枝主要减参数量和计算量，量化减内存和带宽。建议在开发板上用Vitis AI Profiler分析瓶颈，看看是内存带宽限制还是计算限制，再针对性优化。注意：Vitis AI对新型Transformer变体的支持可能不够，如果遇到问题，得自己写一些自定义层。
