2026年，使用AMD/Xilinx的Vitis HLS和Vitis AI流程，将Python训练的CNN模型部署到Zynq MPSoC上，整个流程中有哪些容易踩的‘坑’和性能优化技巧？
导师的项目需要用Zynq UltraScale+ MPSoC做边缘AI推理，推荐我们用Vitis HLS和Vitis AI工具链。我尝试用PyTorch训练了一个简单的CNN，想通过Vitis AI量化编译后部署。但在实际操作中遇到很多问题：1. 模型量化后精度损失巨大，如何调整量化策略？2. 使用Vitis HLS编写自定义层时，如何设计高效的流水线和数据流架构？3. 在PS和PL之间数据传输的瓶颈如何分析和优化？希望有走过全流程的工程师分享一些实战经验、调试方法和提升最终帧率的技巧。我要回答answer.notCanPublish回答被采纳奖励100个积分
Verilog小白学编程
