使用AMD Xilinx的Vitis加速平台开发AI推理应用，从模型训练（PyTorch/TF）到FPGA部署的端到端流程中，最容易卡住的环节是什么？
导师让我用Vitis AI和Alveo加速卡做一个图像分类的加速项目。我按照官方教程走，但在模型量化（Quantization）、编译（Compilation）或者部署（Deployment）时总是遇到各种版本不兼容、环境配置错误或者性能不达预期的问题。想请教有实战经验的工程师，在这个从软件到硬件的完整链条里，哪个环节最容易出“坑”？有没有一些排查问题的通用步骤、必须注意的版本匹配清单（比如DPU版本、Vitis/Vivado版本、驱动版本）或者调试技巧可以分享？感觉官方文档对异常情况的处理说明不够详细。
电路设计新人
