2026年，AI芯片公司面试官问FPGA工程师如何用Verilog实现一个支持AXI4-Stream的实时Swin Transformer加速器，如何从窗口划分和自注意力计算角度设计？
最近在准备AI芯片公司的面试，看到他们招聘要求里提到了Swin Transformer的硬件加速。我理解Swin Transformer的核心是窗口多头自注意力（W-MSA）和移位窗口多头自注意力（SW-MSA），但在FPGA上实现时，窗口划分的边界处理和数据搬移很头疼。比如，如何用Verilog设计一个高效的窗口数据重排模块，减少BRAM的读写冲突？还有，自注意力中的Q、K、V矩阵乘法如何用流水线和数据复用优化，避免成为瓶颈？希望有经验的大佬指点一下，面试时该怎么组织回答思路。
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