2026年FPGA大赛用高云FPGA做实时语音识别，BRAM不够用怎么办？求层融合和内存复用的具体策略

2天前

今年FPGA大赛准备用高云FPGA做实时语音识别，部署轻量级Transformer模型，发现BRAM资源不够用。除了剪枝和量化之外，有没有层融合或者内存复用的具体策略？比如把多个小权重矩阵合并存储，或者用分布式RAM代替BRAM存部分参数？求有经验的大佬分享一下实际工程中的优化方法，最好能给出代码级的示例。

嵌入式开发小白

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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