2026年FPGA做AI加速，用Zynq部署YOLOv8n时，怎么把BRAM消耗控制在200KB以内？求具体裁剪方法
最近在做FPGA大赛的AI加速项目，用Zynq跑YOLOv8n，但BRAM总是超标，已经优化了量化位宽和卷积核复用，还是压不到200KB以下。有没有人分享过具体的模型裁剪技巧？比如怎么剪枝通道数、减少特征图深度，或者用分布式RAM替代部分BRAM？另外，PL端和PS端的数据搬运也占了不少BRAM，有没有办法通过AXI4-Stream流水线来减少缓存？求真实踩坑经验，不想因为资源问题丢分。
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