2026年FPGA大赛做实时AI语音识别，用安路FPGA部署Transformer模型时LUT不够，怎么通过稀疏化和脉动阵列优化硬挤出来？

4天前

我们团队今年准备用安路FPGA做实时语音识别，选了轻量级Transformer模型，但综合后发现LUT资源爆了40%。听说可以用权重稀疏化加脉动阵列来压缩计算单元，但具体怎么操作？稀疏化后精度掉多少能接受？脉动阵列的PE数量怎么根据LUT预算反推？有没有现成的开源方案可以参考？求有经验的大佬指点具体步骤和踩坑点。

Java入门

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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