2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛备赛，选择‘基于FPGA的实时超分辨率视频处理系统’作为题目，在实现深度学习模型轻量化、硬件加速和低延迟流水线时，有哪些关键的技术挑战和优化策略？
我们团队计划参加2026年的FPGA创新设计大赛，题目初步定为‘基于FPGA的实时超分辨率视频处理系统’。核心思路是用轻量化的CNN或Transformer模型（如ESPCN），在FPGA上对高清视频流进行实时倍频，输出4K画质。目前面临几个困惑：1. 如何将PyTorch训练的模型有效地量化、剪枝并映射到FPGA的DSP和BRAM资源上？2. 视频流的数据吞吐量很大，如何设计高效的数据流和缓存架构来满足实时性（比如60fps）？3. 在有限的FPGA资源下，如何平衡算法精度和硬件开销？希望有参赛经验的大佬能分享一下硬件算法协同设计的关键思路和容易踩的坑。
数字电路初学者
