引言：AI 與 FPGA，新時代的碰撞

2025 年，人工智能技術迎來爆發式增長，大模型、生成式 AI 和多模態技術持續突破，人形機器人量產元年正式開啟，自動駕駛商業化進程加速，工業數字化轉型全面鋪開(1)。在這一背景下，FPGA（現場可編程門陣列）作為一種靈活可編程的硬件平臺，正經歷前所未有的變革與重塑。FPGA 憑借其獨特的并行處理能力、低延遲特性和可重構性，成為 AI 加速領域的重要力量，為實時處理、邊緣計算和高性能計算提供了全新可能。

隨著 AI 應用場景不斷擴展，傳統的 CPU 和 GPU 在某些場景下已無法滿足需求，特別是在低延遲、高吞吐量和能效比方面。FPGA 作為一種高度靈活的硬件平臺，能夠根據不同的 AI 算法和應用需求進行定制化配置，實現接近 ASIC 的性能和能效，同時保持可編程的靈活性。這種特性使得 FPGA 在 AI 時代煥發新的生機，成為推動 AI 技術落地的關鍵力量。

本文將深入探討 AI 技術如何重塑 FPGA 的工作方式與行業格局，分析 AI 與 FPGA 結合的技術路徑、應用場景和未來趨勢，為技術從業者提供全面視角，助力把握 AI 與 FPGA 融合帶來的機遇與挑戰。

一、認識 AI 與 FPGA

（一）AI 技術的發展與現狀

AI 技術在過去幾年取得了突破性進展，特別是在深度學習領域。2025 年，深度學習技術在多個維度實現重大突破，國產大模型備案數量持續增長，截至 2024 年 3 月已有 117 家成功備案，2025 年這一數字預計突破 200 家(1)。在大模型領域，生成式 AI 技術展現出更強的實用性和創新性，廣泛應用于網絡藥理學、內容創作和醫療領域的藥物分子設計等多個方面(1)。

多模態技術是 2025 年 AI 領域的另一大亮點。基于 Transformer 架構的多模態大模型如 Sora（文生視頻）正逐步成熟，大模型從單模態邁向多模態融合(1)。微軟團隊對 GPT-4V 的詳細評測顯示，具有多模態輸入的 GPT-4V 在面對動態環境時能夠很好地與環境交互，有作為具身機器人的理解核心的潛力(1)。

在算力需求方面，AI 應用的快速發展對硬件提出了更高要求。傳統的 CPU 架構在處理大規模并行計算時效率低下，而 GPU 雖然在并行計算方面表現優異，但在能效比和靈活性方面仍有不足。FPGA 作為一種可編程邏輯器件，能夠根據不同的 AI 算法進行定制化配置，實現高效的并行處理，為 AI 應用提供了新的硬件加速方案。

（二）FPGA 的工作原理與傳統應用

FPGA 是一種基于查找表（LUT）和寄存器的可編程邏輯器件，用戶可以通過編程配置 FPGA 內部的邏輯門和連線，實現特定的功能。與 CPU 和 GPU 不同，FPGA 的硬件結構可以根據應用需求進行動態調整，這使得 FPGA 在靈活性和能效比方面具有獨特優勢。

FPGA 的工作原理可以簡單描述為：用戶通過 HDL（硬件描述語言）或高級綜合工具設計邏輯電路，然后通過綜合、布局布線等步驟生成比特流文件，最后將比特流文件下載到 FPGA 中，配置內部的邏輯結構和連接關系。這種可編程特性使得 FPGA 能夠適應不同的應用需求，實現高度定制化的硬件加速。

在傳統應用方面，FPGA 主要用于通信、工業自動化、視頻處理等領域。例如，在通信領域，FPGA 可用于實現高速信號處理和協議棧；在工業自動化中，FPGA 可用于實時控制和數據采集；在視頻處理中，FPGA 可用于圖像編解碼和視頻分析(10)。

隨著技術的發展，FPGA 的架構也在不斷演進。以 Xilinx 為例，其 28nm 工藝的 FPGA 采用了高性能低功耗的 HKMG（高 k 金屬柵極）工藝技術，與新的統一 ASMBL?架構相結合，實現了前所未有的集成度和帶寬水平(6)。相比其他 28nm 高性能方案，靜態功耗降低高達 50%；與上一代 FPGA 相比，系統級性能提升高達 50%，容量增加 2 倍，總功耗降低高達 50%(6)。

在 FPGA 市場格局方面，2025 年全球 FPGA 市場主要由 AMD（Xilinx）、Intel（Altera）、Microchip（Microsemi）、Lattice、Achronix Semiconductor 等廠商主導(7)。其中，Xilinx 占據全球 52% 的市場份額，國內廠商國產化率不到 5%，未來國產化空間廣闊(11)。

二、AI 技術對 FPGA 工作方式的改變

（一）加速設計流程

AI 技術正在顯著改變 FPGA 的設計流程，從傳統的手工設計轉向 AI 輔助的自動化設計。傳統 FPGA 設計流程復雜，需要專業的硬件設計知識和經驗，開發周期長，效率低。而 AI 技術的引入，為 FPGA 設計提供了新的方法和工具，大幅縮短了設計周期，提高了設計效率。

首先，AI 算法可以用于優化 FPGA 的邏輯綜合和布局布線過程。通過機器學習模型，系統可以學習和預測最佳的邏輯優化策略和布局布線方案，減少人工干預，提高設計效率和性能。例如，基于強化學習的布局布線算法可以在復雜的 FPGA 架構中找到更優的路徑，減少信號延遲和資源消耗。

其次，AI 技術可以幫助自動生成硬件描述語言（HDL）代碼。研究表明，通過自然語言處理技術，系統可以將高層次的算法描述自動轉換為可綜合的 HDL 代碼，大大降低了硬件設計的門檻(24)。這種方法特別適合 AI 工程師和軟件開發者，無需深入掌握硬件設計知識，即可利用 FPGA 的加速能力。

此外，AI 還可以用于 FPGA 設計的驗證和調試。傳統的 FPGA 驗證需要大量的測試用例和仿真時間，而 AI 驅動的驗證工具可以自動生成測試用例，識別潛在的設計缺陷，提高驗證效率和覆蓋率。例如，基于深度學習的模型可以學習設計模式和行為，預測可能的錯誤，幫助工程師更快地定位和解決問題。

微軟的 Project Brainwave 項目就是一個典型案例，該項目利用 FPGA 基礎設施，為沒有硬件設計經驗的用戶提供深度神經網絡的自動部署和硬件加速(24)。通過工具鏈將訓練好的 DNN 模型表示為計算流圖的形式，然后分解成若干小圖，每個小圖都可以完整映射到單個 FPGA 上實現，從而實現基于 Catapult 架構的 DNN 異構加速系統。

（二）提升開發效率

AI 技術為 FPGA 開發提供了更高效的工具和流程，顯著降低了開發難度，提高了開發效率。傳統的 FPGA 開發需要掌握復雜的硬件設計工具和流程，開發周期長，對工程師的要求高。而 AI 驅動的開發工具正在改變這一現狀，使得 FPGA 開發更加簡單、高效。

首先，基于 AI 的自動代碼生成工具可以將高級語言（如 C/C++、Python）直接轉換為 FPGA 可執行的硬件描述，大幅減少了開發時間和工作量。例如，Xilinx 的 Vitis HLS（高級綜合）工具可以將 C/C++ 代碼轉換為 Verilog 或 VHDL 代碼，使得軟件工程師也能參與 FPGA 開發(20)。這種工具的出現，打破了硬件和軟件之間的壁壘，擴大了 FPGA 開發的人才池。

其次，智能調試工具可以幫助工程師更快地定位和解決問題。傳統的 FPGA 調試需要復雜的信號追蹤和分析，而 AI 驅動的調試工具可以自動分析信號波形和系統行為，識別潛在的問題和瓶頸。例如，基于機器學習的異常檢測模型可以識別 FPGA 運行中的異常模式，幫助工程師快速診斷和修復問題。

此外，AI 還可以用于 FPGA 資源優化和性能調優。通過學習和分析大量的 FPGA 設計案例，AI 模型可以預測不同設計選擇對資源利用和性能的影響，提供優化建議。例如，在卷積神經網絡（CNN）加速器設計中，AI 可以幫助選擇最優的并行度、數據位寬和流水線深度，最大化性能和能效比。

以 Intel 的 FPGA AI Suite 為例，該工具套件專為在 Intel FPGAs 上進行 AI 推理應用而設計，結合了 MathWorks 的深度學習工具箱和 Intel FPGA AI Suite，使 FPGA 設計人員、機器學習工程師和軟件開發人員能夠設計和實現優化的 FPGA AI 應用(99)。該工具套件中的庫加速了 FPGA 開發時間，使用戶能夠使用熟悉和流行的行業框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）和 OpenVINO 工具包進行 AI 推理開發，同時保持在 Intel Quartus Prime 設計軟件 IDE 中構建的強大且經過驗證的 FPGA 開發流程。

（三）實現動態重構

動態重構是 FPGA 的一項關鍵特性，允許在系統運行過程中部分或全部重新配置 FPGA 的功能。AI 技術的發展進一步提升了 FPGA 的動態重構能力，使其能夠根據不同的任務需求和環境變化，實時調整硬件配置，實現更高效的資源利用和更靈活的功能切換。

傳統的 FPGA 重構通常需要停止系統運行，重新加載配置文件，這在實時性要求高的應用中不可行。而 AI 技術的引入，使得 FPGA 能夠實現真正的動態重構，即在系統運行過程中無縫切換不同的功能模塊，無需中斷正常操作。

Xilinx 的動態功能交換（Dynamic Function eXchange，DFX）技術是一個典型案例。DFX 允許將 FPGA 劃分為靜態區域和可重構區域（Reconfigurable Partitions，RPs）。靜態區域在系統運行過程中保持不變，而可重構區域可以動態加載不同的功能模塊（Reconfigurable Modules，RMs），實現功能的動態切換(79)。這種技術使得 FPGA 能夠根據應用需求實時調整硬件配置，最大化資源利用率，提高系統靈活性。

DFX 技術的應用場景非常廣泛。例如，在自動駕駛場景中，FPGA 可以根據不同的路況和駕駛模式，動態切換不同的處理模塊，如障礙物檢測、車道保持和交通信號識別等(56)。在工業物聯網系統中，通過 Virtex-E FPGA 的動態重構，配置時間可縮短 60%，同時保持產線設備持續運行(56)。特斯拉采用 FPGA 進行自動駕駛數據處理，延遲降低 60%；某智慧城市項目通過 FPGA 實現視頻分析，能效比提升 40%(56)。

Intel 的 Agilex? 7 FPGAs 也支持部分重構功能，允許在系統運行過程中重新配置 FPGA 的一部分，而其他部分繼續運行(39)。這種功能在系統正常運行至關重要的場景中尤為重要，因為它允許在不中斷服務的情況下進行更新或調整功能。

DFX 技術的優勢不僅在于動態重構，還在于其低延遲特性。與傳統的完全重構相比，DFX 只需要加載部分配置數據，大大減少了重構時間。例如，Xilinx 的 DFX 技術能夠在幾毫秒內加載設計模塊，開辟了諸多全新用例，如車輛在處理幀數據的同時可切換不同視覺算法，或基因組分析在進行 DNA 測序過程中可實時切換不同算法(58)。

三、AI 重塑 FPGA 行業格局

（一）新的市場需求與應用場景

AI 技術的快速發展催生了對 FPGA 的新需求，開辟了新的應用場景和市場機會。傳統的 FPGA 市場主要集中在通信、工業控制、醫療設備等領域，而 AI 的興起為 FPGA 創造了更廣闊的市場空間，特別是在邊緣計算、自動駕駛、醫療影像、智能安防等領域。

首先，邊緣 AI 成為 FPGA 的重要應用場景。隨著物聯網設備和邊緣計算的普及，越來越多的 AI 應用需要在邊緣端進行實時處理，這對硬件提出了低延遲、高能效和靈活性的要求。FPGA 作為一種可編程的硬件平臺，能夠很好地滿足這些需求。例如，在智能家居、智慧城市、工業物聯網等領域，FPGA 可以作為邊緣 AI 加速器，實現實時數據處理和決策。

Altera 在 2025 國際嵌入式展上展示了其基于 FPGA 的 AI 邊緣計算解決方案，為行業帶來了全新的技術視角。通過集成專用的 AI 加速模塊，Altera 的 FPGA 能夠在邊緣端實現高效的 AI 推理，顯著降低數據傳輸延遲，提升系統響應速度(14)。在機器人控制系統和智能市場攝像頭等應用中，Agilex 3 FPGA 展現了強大的實時數據處理能力(15)。

其次，自動駕駛是 FPGA 的另一個重要應用領域。自動駕駛需要處理大量的傳感器數據，要求低延遲、高可靠性和實時性。FPGA 能夠并行處理多路傳感器數據，實現實時的目標檢測、路徑規劃和決策控制。例如，特斯拉采用 FPGA 進行自動駕駛數據處理，延遲降低 60%(56)。Intel 的 Agilex 3 FPGA 可應用在自動駕駛車輛中，實現物體檢測和防撞等功能，使得這些系統都可以更加智能和安全地運行(15)。

醫療影像領域也是 FPGA 的新興應用場景。醫學圖像分析需要處理大量的圖像數據，要求高精度和實時性。FPGA 能夠加速圖像重建、分割和識別等任務，提高診斷效率和準確性。例如，Agilex 3 FPGA 在醫療領域，尤其在內窺鏡和 MRI 機器中，可以承擔處理和管理來自于攝像頭、傳感器和視頻等不同通道海量數據的重任(15)。

此外，AI 驅動的視頻分析和智能安防也是 FPGA 的重要應用方向。隨著高清攝像頭和視頻監控系統的普及，實時視頻分析的需求不斷增長。FPGA 能夠并行處理多路視頻流，實現目標檢測、行為分析和事件識別等功能。例如，基于 Xilinx FPGA 的 Corazon-AI 邊緣智能解決方案集成了稱為 DPU（深度學習處理器單元）的 Xilinx? FPGA AI 引擎，用于執行 AI 應用加速，能夠連接 8 臺 IP 攝像機、多臺 USB 攝像機和一臺 SDI 攝像機，捕獲由內置 AI 推理引擎主動處理的多角度高分辨率視頻幀(17)。

（二）競爭態勢的變化

AI 技術的發展正在改變 FPGA 市場的競爭格局，傳統 FPGA 廠商和新興企業都在積極布局 AI 加速領域，爭奪市場份額。在這一背景下，FPGA 行業的競爭態勢正在發生顯著變化。

首先，傳統 FPGA 廠商加速向 AI 領域轉型。作為全球 FPGA 市場的兩大巨頭，Xilinx 和 Intel（Altera）都在積極布局 AI 加速領域。Xilinx 在 2018 年調整戰略方向為數據中心，推出 ACAP（自適應計算加速平臺），并收購了中國的 AI 芯片初創公司深鑒科技，增強其在 AI 領域的技術實力(24)。2019 年，Xilinx 發布了 Vitis 設計軟件，其中包含了專門針對 AI 應用的面向軟件的開發框架和庫文件，并提供了一些預先訓練和優化過的 AI 模型(24)。

Altera 也在 AI 領域發力，2025 年發布的 Agilex 3 FPGA 內置 AI Tensor 模塊、雙核 ARM A55 處理器及 AI 優化的 DSP，支持實時數據處理與低延遲響應(15)。該產品在低功耗、成本優化型應用中擁有出色的性能表現，內置的 AI 功能和針對 AI 優化的模塊，使得用戶可以使用相同的全棧軟件，進行一鍵部署，簡化了部署流程(15)。

其次，新興企業和初創公司也在 FPGA-AI 領域嶄露頭角。這些公司通常專注于特定的應用場景和技術方向，提供更專業、更高效的解決方案。例如，Achronix 在 2019 年發布了 Speedster7t FPGA 產品，主打高速網絡傳輸和機器學習加速，針對 AI 計算做了充分優化(24)。此外，一些專注于 FPGA 加速的初創公司也獲得了大量投資，如深鑒科技、比特大陸等。

同時，云服務提供商和大型科技公司也在積極布局 FPGA-AI 領域。微軟的 Project Brainwave 項目利用 FPGA 基礎設施，為用戶提供深度神經網絡的自動部署和硬件加速(24)。該項目在 Bing 搜索中的 TP1 和 DeepScan 兩個 DNN 模型上進行了加速試驗，結果顯示，相比 CPU 實現，可以實現超 10 倍的規模，同時獲得 10 倍的延時縮減(24)。

此外，國產 FPGA 廠商也在加速發展，試圖打破國際巨頭的壟斷。安路科技、紫光同創等國內廠商正在積極布局 AI 加速領域，推出支持 AI 的 FPGA 產品和解決方案(7)。盡管目前國內 FPGA 廠商國產化率不到 5%，但隨著技術進步和政策支持，國產 FPGA 在 AI 領域的市場份額有望逐步提升(11)。

（三）產業鏈的重塑

AI 技術的發展正在重塑 FPGA 產業鏈，從芯片設計、制造到軟件開發、應用解決方案，每個環節都在發生深刻變化。這種重塑不僅體現在技術層面，還體現在商業模式和生態系統的構建上。

首先，在芯片設計和制造環節，AI 技術推動了 FPGA 架構的創新和優化。為了更好地支持 AI 應用，FPGA 廠商不斷改進芯片架構，增加專用 AI 加速模塊，提高并行處理能力和能效比。例如，Intel 的 Agilex 3 FPGA 采用了 Hyperflex 架構，可以在更加貼近數據產生的位置，為客戶提供低延遲及實時計算，從而可以更大限度地降低網絡延遲(15)。該架構在低功耗、成本優化型應用中表現出色，邏輯性能提升 1.9 倍，功耗降低 38%(15)。

其次，在軟件開發和工具鏈方面，AI 技術促進了更高效、更易用的開發工具和平臺的發展。傳統的 FPGA 開發工具復雜、難用，而 AI 驅動的開發工具正在改變這一現狀。例如，Xilinx 的 Vitis 統一軟件平臺提供了從算法到硬件的端到端開發流程，支持 C/C++、Python 等高級語言，大大降低了 FPGA 開發的門檻(22)。Intel 的 FPGA AI Suite 也提供了一套完整的工具鏈，使開發人員能夠使用 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架在 Intel FPGAs 上進行 AI 推理開發(21)。

在應用解決方案層面，AI 與 FPGA 的結合催生了新的商業模式和服務形態。傳統的 FPGA 應用主要集中在硬件加速和定制化解決方案，而 AI 時代的 FPGA 應用更加注重軟件和服務的整合，提供端到端的解決方案。例如，微軟的 Project Brainwave 提供了基于 FPGA 的 AI 推理服務，用戶可以在 Azure 云平臺上使用預先訓練好的 DNN 模型進行實時推理(25)。這種服務模式使得用戶無需了解 FPGA 的底層細節，即可享受 FPGA 加速帶來的好處。

此外，AI 還促進了 FPGA 生態系統的擴展和多元化。越來越多的軟件框架、工具和庫開始支持 FPGA 加速，形成了更加開放和協作的生態系統。例如，TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架都增加了對 FPGA 的支持，OpenVINO 工具包專門針對 FPGA 進行了優化(99)。這種生態系統的完善，進一步推動了 FPGA 在 AI 領域的應用和普及。

在產業鏈整合方面，也出現了新的趨勢。傳統的 FPGA 廠商通過收購和整合 AI 技術公司，增強自身在 AI 領域的競爭力。例如，Xilinx 收購深鑒科技，Intel 收購 Altera，都是為了在 AI 時代搶占先機(24)。同時，云服務提供商和大型科技公司也在積極布局 FPGA-AI 領域，通過自研或合作的方式，開發專用的 FPGA 加速解決方案。

四、案例分析：AI+FPGA 的成功實踐

（一）具體行業案例介紹

AI 與 FPGA 的結合已經在多個行業取得了成功應用，下面將介紹幾個典型案例，展示 AI+FPGA 解決方案的具體應用和價值。

1. 微軟 Project Brainwave

微軟的 Project Brainwave 是一個在云和邊緣進行實時 AI 推理的深度學習平臺。該項目基于高性能 FPGA，通過軟神經網絡處理單元（NPU）加速深度神經網絡（DNN）推理，應用于計算機視覺和自然語言處理等領域(25)。

Project Brainwave 的核心是在 FPGA 上實現的軟核 NPU 及其對應的 NPU 指令集。該 NPU 采用了 “超級 SIMD” 的指令集架構，與 GPU 的 SIMD 指令集類似，但一條指令可以生成超過一百萬個運算，等效于在英特爾 Stratix 10 FPGA 上實現每個時鐘周期 13 萬次運算(24)。

在性能方面，Project Brainwave 在不同 FPGA 上的表現與標準的 NPU 方案相當。例如，Stratix 10 280 在 500MHz 時的性能達到了 90.0 GOPs（十億次運算每秒）(24)。該項目對微軟的必應搜索中的 TP1 和 DeepScan 兩個 DNN 模型進行了加速試驗，結果顯示，使用 FPGA 方案可以實現超 10 倍的規模，同時獲得 10 倍的延時縮減(24)。

2. Xilinx Corazon-AI 邊緣智能解決方案

iWave 推出的 Corazon-AI 是一款圍繞 Xilinx Zynq? UltraScale+? MPSoC 構建的邊緣 AI 解決方案。該方案集成了稱為 DPU（深度學習處理器單元）的 Xilinx? FPGA AI 引擎，用于執行 AI 應用加速(17)。

Corazon-AI 的 DPU 是一個可配置的計算引擎，專用于卷積神經網絡并進行了優化。DPU 具有可配置的硬件架構（B512、B800、B1024、B1152、B1600、B2304、B3136 和 B4096），每個 DPU 架構能夠配置多達 3 個內部內核(17)。

在性能方面，不同配置的 DPU 表現出不同的處理能力。例如，B1152 配置的 DPU 在 200MHz 頻率下可達到 230 GOPs 的峰值理論性能，而在 370MHz 頻率下可達到 426 GOPs(17)。Corazon-AI 的理想應用是智能收費管理系統，通過連接 8 個 IP 攝像機，跨通道的攝像機可以同時捕獲單個圖像和視頻流，并在每個輸入流上同時運行模型，在邊緣完成決策和數據過濾，無需在每個收費站設置多個網關。

3. Altera Agilex 3 FPGA 在邊緣 AI 的應用

Altera 在 2025 年國際嵌入式展上展示了其最新的 Agilex 3 FPGA，該產品專為邊緣計算和 AI 應用設計。Agilex 3 采用了第二代 Hyperflex 架構，相比前代產品，邏輯性能提升 1.9 倍，功耗降低 38%，計算密度覆蓋 25k-135k 邏輯單元(15)。

Agilex 3 FPGA 內置 AI Tensor 模塊、雙核 ARM A55 處理器及 AI 優化的 DSP，支持實時數據處理與低延遲響應。該產品特別適合工業 IoT、自動駕駛、醫療設備等邊緣 AI 應用場景(15)。例如，在工業物聯網中，Agilex 3 可以實現傳感器、驅動器、執行器和機器學習算法等的無縫集成，提高系統的準確度、精準性和安全度。在醫療領域，Agilex 3 可以處理內窺鏡和 MRI 機器等設備產生的大量數據，提高診斷效率和準確性。

4. Xilinx Vitis AI 在視頻分析中的應用

Xilinx 的 Vitis AI 是一個完整的開發堆棧，用于在 Xilinx 平臺（包括邊緣設備和 Alveo 卡）上進行硬件加速的 AI 推理。它包括優化的 IP、工具、庫、模型和示例設計，旨在實現高效率和易用性，釋放 Xilinx FPGA 和 ACAP 上 AI 加速的全部潛力(90)。

Vitis AI 的核心是深度學習處理單元（DPU），這是一個專為卷積神經網絡（CNN）優化的可編程引擎。Vitis AI 提供了從模型訓練到硬件部署的端到端流程，支持 TensorFlow 和 PyTorch 等主流框架。例如，在視頻分析應用中，Vitis AI 可以將 YOLO-V3 模型部署到 Xilinx FPGA 上，實現實時目標檢測和跟蹤(20)。

（二）實施過程與成果展示

AI+FPGA 解決方案的實施過程通常包括模型選擇與優化、硬件設計與配置、軟件集成與測試等關鍵步驟。以下將詳細介紹這些步驟，并展示典型案例的實施成果。

1. 模型選擇與優化

在 AI+FPGA 解決方案中，首先需要選擇適合目標應用的 AI 模型，并進行優化以適應 FPGA 硬件特性。模型優化通常包括模型壓縮、量化和剪枝等技術。

以基于 Xilinx FPGA 的明火檢測系統為例，開發團隊首先在 PC 端使用基于 TensorFlow backend 的 Keras 框架，輸入帶標注的火焰數據集進行訓練，最終生成.h5 格式的模型參數文件，然后將其轉化為 Vitis AI 所需的.pb 格式(68)。由于 YOLO-V3 的推斷過程為計算密集型運算，需要高存儲帶寬來滿足邊緣設備應用中的低時延和高吞吐量的要求，因此需要進行量化與校準，將網絡參數中的權重由 32 位浮點轉化為 8 位定點，同時移除推斷中不必要的節點與 BatchNorm 層。雖然損失了小部分準確率（查準率和查全率），但獲得了比浮點模型更快的速度與更高的能效。

Intel 的 FPGA AI Suite 也提供了類似的功能，支持使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架進行 AI 模型的訓練和優化，然后將優化后的模型部署到 Intel FPGAs 上進行推理(21)。該工具套件允許開發人員使用熟悉的框架進行開發，同時利用 FPGA 的硬件加速能力。

2. 硬件設計與配置

在模型優化完成后，需要進行 FPGA 硬件設計與配置，將優化后的模型映射到 FPGA 硬件資源上。這一過程通常包括硬件架構設計、IP 核集成、邏輯綜合、布局布線和比特流生成等步驟。

以微軟的 Project Brainwave 為例，該項目將訓練好的 DNN 模型表示為計算流圖的形式，稱為 “中間表示”（IR）。然后將整張大圖分解成若干小圖，使得每個小圖都可以完整映射到單個 FPGA 上實現。對于模型中可能存在的不適合在 FPGA 上實現的運算和操作，則可以映射到與 FPGA 相連的 CPU 上實現(24)。

在 FPGA 上進行具體的邏輯實現時，為了解決 “低延時” 與 “高帶寬” 兩個關鍵需求，Project Brainwave 采用了兩種主要技術措施：完全棄用板級 DDR 內存，全部數據存儲都通過片上高速 RAM 完成；采用自定義的窄精度數據位寬（8~9 位的浮點數表達方式，稱為 ms-fp8 和 ms-fp9）(24)。這些措施顯著提高了 FPGA 的處理速度和能效比。

3. 軟件集成與測試

硬件設計完成后，需要進行軟件集成與測試，將 FPGA 硬件與上層應用程序集成，確保系統的整體性能和穩定性。

以 Xilinx 的 Vitis AI 為例，該平臺提供了一套完整的軟件工具和 API，用于將 DPU 集成到軟件應用中。Vitis AI Runtime（VART）是一組低級 API 函數，支持將 DPU 集成到軟件應用中。VART 建立在 Xilinx Runtime（XRT）之上，為數據中心和嵌入式目標提供了統一的高級運行時(68)。

在性能測試方面，Intel Agilex 7 FPGA M 系列在 AI 推理性能方面表現出色，可達到 88.5 INT8 TOPS 的最大理論性能，或在 90% FPGA 利用率下達到 3,679 ResNet-50 幀 / 秒(63)。Xilinx 的 DPU 在不同配置下也表現出優異的性能，例如 B4096 配置的 DPU 在 350MHz 頻率下可達到 1400 GOPs 的峰值理論性能(17)。

4. 典型成果展示

以下是幾個典型 AI+FPGA 解決方案的性能成果：

• 微軟 Project Brainwave：在 Bing 搜索的 RNN 應用中，與 CPU 相比，FPGA 配置實現了超過一個數量級的延遲和吞吐量改進，無需批處理(25)。

• Xilinx Corazon-AI：在 SSD-MobileNet-V2 模型上實現了 124.7 FPS 的處理速度，在 YOLO-VE-ADAS 模型上實現了 239.7 FPS 的處理速度(17)。

• Altera Agilex 7：在 Transformer 模型推理中，能效比 GPU 高 30%，在 AWS FPGA 實例中的市場占有率已達到 35%(16)。

• Xilinx Vitis AI：在處理視頻流時，可實現實時的目標檢測和行為分析，延遲降低 60%，能效比提升 40%(56)。

• Intel FPGA AI Suite：在 ResNet-50 模型上實現了 3,679 幀 / 秒的處理速度，達到 90% 的 FPGA 利用率(63)。

這些成果表明，AI+FPGA 解決方案在性能、能效和實時性方面具有顯著優勢，能夠滿足各種高要求的 AI 應用場景。

五、挑戰與應對策略

（一）技術挑戰

盡管 AI 與 FPGA 的結合帶來了巨大的機遇，但也面臨著一系列技術挑戰。了解并克服這些挑戰，對于推動 AI+FPGA 技術的發展和應用至關重要。

1. 硬件 - 軟件協同設計的復雜性

AI+FPGA 系統的設計需要同時考慮硬件和軟件的優化，這增加了設計的復雜性。傳統的軟件開發和硬件設計通常由不同的團隊完成，兩者之間的協作和溝通存在障礙。此外，AI 算法的不斷演進和 FPGA 硬件的高度定制化，使得軟硬件協同設計更加困難。

為了應對這一挑戰，需要建立更加緊密的軟硬件協同設計流程，開發更高層次的抽象和工具，減少硬件和軟件之間的鴻溝。例如，高級綜合（HLS）工具可以將 C/C++ 代碼轉換為硬件描述語言，使得軟件工程師也能參與 FPGA 設計(20)。同時，統一的開發平臺和工具鏈（如 Xilinx 的 Vitis 和 Intel 的 FPGA AI Suite）也有助于簡化軟硬件協同設計的過程。

2. 模型適配與優化的難度

將 AI 模型適配到 FPGA 硬件上需要進行一系列優化，包括模型壓縮、量化、剪枝等，這一過程復雜且具有挑戰性。不同的 FPGA 架構和資源特性要求不同的優化策略，沒有通用的解決方案。此外，模型優化可能會導致精度損失，需要在性能和精度之間找到平衡點。

為了解決這一問題，需要開發更加智能和自動化的模型優化工具，能夠根據 FPGA 硬件特性自動調整優化策略。例如，Xilinx 的 Vitis AI 提供了量化器和優化器工具，可以自動將 32 位浮點模型轉換為 8 位定點模型，同時保持較高的精度(68)。Intel 的 FPGA AI Suite 也提供了類似的功能，支持使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架進行模型優化和部署(21)。

3. 動態重構的技術難題

動態重構是 FPGA 的一項關鍵特性，但在實際應用中仍面臨一些技術挑戰。例如，如何在不中斷系統運行的情況下進行部分重構，如何保證重構過程中的數據一致性和系統穩定性，如何優化重構時間和資源利用率等。

為了克服這些挑戰，需要開發更加高效的動態重構算法和工具。例如，Xilinx 的動態功能交換（DFX）技術將 FPGA 劃分為靜態區域和可重構區域，允許在系統運行過程中動態加載不同的功能模塊，而不影響靜態區域的正常運行(79)。Intel 的 Agilex 7 FPGAs 也支持部分重構功能，允許在系統運行過程中重新配置 FPGA 的一部分，而其他部分繼續運行(39)。這些技術的出現，為動態重構提供了更加靈活和高效的解決方案。

4. 能效優化與資源管理的挑戰

FPGA 雖然在能效方面具有優勢，但在處理復雜的 AI 工作負載時，仍然面臨能效優化和資源管理的挑戰。如何在有限的硬件資源上實現最大化的性能和能效，如何平衡不同任務之間的資源分配，如何動態調整資源使用以適應不同的工作負載等，都是需要解決的問題。

為了應對這些挑戰，需要開發更加智能的資源管理和能效優化策略。例如，可以利用 AI 技術本身來優化 FPGA 的資源分配和能效管理，通過學習和預測工作負載特征，動態調整硬件配置和資源分配。此外，硬件設計也需要更加注重能效優化，如采用低功耗工藝、優化電路設計、增加專用加速模塊等。

（二）人才短缺問題

AI+FPGA 領域面臨的一個重要挑戰是人才短缺。這一領域需要同時具備 AI 算法、硬件設計和系統集成等多方面知識的復合型人才，而目前市場上這類人才非常稀缺。

1. 人才需求與供給的差距

AI+FPGA 領域對人才的要求非常高，需要掌握 AI 算法、深度學習框架、硬件描述語言、FPGA 開發工具、系統集成等多方面的知識和技能。然而，傳統的教育體系和人才培養模式難以滿足這一需求，導致市場上符合要求的人才供不應求。

為了解決這一問題，需要加強高校和企業的合作，推動跨學科教育和培訓，培養更多具備 AI 和 FPGA 復合知識的人才。例如，可以在高校開設 AI+FPGA 相關的課程和研究方向，提供實踐項目和實習機會，幫助學生掌握必要的知識和技能。同時，企業也可以提供內部培訓和認證計劃，提升現有員工的技能水平。

2. 知識更新與技能提升的壓力

AI 和 FPGA 技術都在快速發展，知識和技能的更新速度非常快。從業人員需要不斷學習和更新知識，才能跟上技術的發展。這種持續學習的壓力也是人才短缺的一個重要原因。

為了應對這一挑戰，需要建立更加開放和協作的學習平臺和社區，促進知識共享和技術交流。例如，可以組織技術研討會、工作坊和培訓課程，邀請行業專家分享最新的技術和經驗。同時，開源社區和在線學習平臺也可以提供豐富的學習資源，幫助從業人員不斷提升技能。

3. 跨領域協作的障礙

AI+FPGA 項目通常需要來自不同領域的團隊成員（如 AI 工程師、硬件工程師、軟件工程師）密切協作，但不同領域的專業術語、思維方式和工作習慣存在差異，可能導致溝通障礙和協作效率低下。

為了克服這一障礙，需要建立有效的溝通機制和協作流程，促進不同領域團隊成員之間的理解和合作。例如，可以組織跨領域的團隊建設活動，促進成員之間的交流和了解。同時，也需要培養團隊成員的跨領域思維和溝通能力，使他們能夠更好地理解彼此的需求和挑戰。

（三）應對策略探討

針對上述挑戰，以下提出幾點具體的應對策略，幫助企業和從業人員更好地把握 AI+FPGA 領域的機遇。

1. 加強產學研合作

產學研合作是解決技術挑戰和人才短缺的有效途徑。通過高校、研究機構和企業的合作，可以共同開展前沿技術研究，培養符合市場需求的人才，加速技術創新和應用推廣。

具體措施包括：建立聯合實驗室和研究中心，共同承擔科研項目；設立校企合作課程和實習項目，培養學生的實踐能力；組織技術研討會和學術交流活動，促進知識共享和技術交流；建立人才培養計劃和獎學金，吸引更多學生投身 AI+FPGA 領域。

2. 推動開源生態建設

開源生態可以促進技術創新和知識共享，降低技術門檻，加速技術普及和應用。推動 AI+FPGA 開源生態建設，可以吸引更多的開發者參與，形成更加豐富和活躍的社區。

具體措施包括：開源 FPGA 設計工具和框架，如 Xilinx 的 Vitis 和 Intel 的 FPGA AI Suite；開源 AI 模型和應用案例，為開發者提供參考和借鑒；建立開源社區和論壇，促進開發者之間的交流和合作；組織開源項目和黑客馬拉松，激發創新和創意。

3. 發展自動化工具鏈

自動化工具鏈是降低開發難度和提高開發效率的關鍵。發展更加智能和自動化的工具鏈，可以使更多的開發者參與 FPGA 開發，擴大人才池，加速應用創新。

具體措施包括：開發自動代碼生成工具，將高級語言（如 C/C++、Python）直接轉換為 FPGA 可執行的硬件描述；開發智能調試和優化工具，幫助開發者更快地定位和解決問題；開發端到端的集成開發環境，簡化從模型訓練到硬件部署的全過程；開發硬件感知的編譯優化技術，自動根據 FPGA 硬件特性優化模型和代碼。

4. 構建多層次人才培養體系

構建多層次的人才培養體系，是解決人才短缺問題的根本途徑。這一體系應包括基礎教育、職業培訓和繼續教育等多個層次，覆蓋不同背景和需求的人群。

具體措施包括：在高校開設 AI+FPGA 相關課程和專業，培養專業人才；開展職業培訓和認證項目，提升從業人員的技能水平；組織技術研討會和工作坊，分享最新的技術和經驗；建立在線學習平臺和知識庫，提供豐富的學習資源；鼓勵跨領域學習和交流，培養復合型人才。

5. 促進產業聯盟與合作

產業聯盟和合作可以整合產業鏈上下游的資源和優勢，形成合力，共同推動 AI+FPGA 技術的發展和應用。

具體措施包括：成立行業協會和聯盟，促進企業間的交流和合作；建立產業標準和規范，推動技術的標準化和互操作性；組織行業展會和論壇，展示最新的技術和產品；開展聯合研發和創新項目，共同攻克技術難題；建立產業投資基金，支持創新型企業和項目。

六、未來展望

（一）技術發展趨勢預測

隨著 AI 和 FPGA 技術的不斷發展，AI+FPGA 領域將呈現以下幾個重要的技術發展趨勢。

1. 異構計算架構的深化

未來的 AI 計算將更加注重異構計算架構的設計和優化，將 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等不同類型的計算資源有機結合，發揮各自的優勢，實現更高的性能和能效。FPGA 作為一種靈活可編程的硬件平臺，將在異構計算架構中扮演更加重要的角色，特別是在需要動態調整和定制化加速的場景中。

Intel Agilex 7 FPGA 在異構計算方面表現出色，集成了 HBM2E 內存，在 Transformer 模型推理里能效比 GPU 還高 30%(16)。這種異構計算架構的設計，將成為未來 AI 計算的主流趨勢。

2. 動態重構技術的演進

動態重構是 FPGA 的核心優勢之一，未來這一技術將進一步演進和完善。一方面，動態重構的粒度將更加精細，可以實現更靈活的資源分配和任務調度；另一方面，動態重構的速度將更快，重構時間將更短，從而支持更加實時和動態的應用場景。

Xilinx 的動態功能交換（DFX）技術將 FPGA 劃分為靜態區域和可重構區域，允許在系統運行過程中動態加載不同的功能模塊(79)。未來，DFX 技術將進一步優化，支持更加復雜的動態重構場景，如多模塊并行重構、重構過程中的數據一致性維護等。

3. AI 模型與 FPGA 硬件的深度協同優化

未來的 AI 模型將更加注重與 FPGA 硬件的協同優化，針對 FPGA 的硬件特性設計更加高效的模型架構和算法。同時，FPGA 硬件也將更加面向 AI 工作負載進行優化，增加專用的 AI 加速模塊和指令集，提高 AI 處理效率和能效。

Intel 的 Agilex 3 FPGA 內置 AI Tensor 模塊，專為 AI 工作負載優化，提供高達 2.8 峰值 INT8 TOPS 的性能(8)。Xilinx 的 DPU（深度學習處理器單元）也是一種專為卷積神經網絡優化的硬件引擎(17)。這些專用 AI 加速模塊的出現，標志著 FPGA 硬件正朝著更加面向 AI 工作負載的方向發展。

4. 邊緣 AI 與 FPGA 的深度融合

隨著邊緣計算的興起，邊緣 AI 將成為未來 AI 應用的重要方向。FPGA 憑借其低延遲、高能效和可重構性，將在邊緣 AI 領域發揮關鍵作用。未來，FPGA 將更加注重邊緣應用場景的優化，如低功耗設計、小型化封裝、實時處理能力等。

Altera 的 Agilex 3 FPGA 專為邊緣計算設計，采用了低功耗工藝和緊湊的封裝形式，適用于各種邊緣 AI 應用場景(15)。Xilinx 的 Kria 系列也專為邊緣 AI 設計，提供了從硬件到軟件的完整解決方案(80)。這些產品的出現，表明 FPGA 廠商正在積極布局邊緣 AI 市場。

5. AI 輔助的 FPGA 設計與優化

未來，AI 技術將更加深入地應用于 FPGA 的設計和優化過程中，實現自動化和智能化的 FPGA 開發。AI 可以幫助工程師更高效地完成邏輯綜合、布局布線、性能優化等任務，提高設計效率和質量。

微軟的 Project Brainwave 項目利用 AI 技術，為沒有硬件設計經驗的用戶提供深度神經網絡的自動部署和硬件加速(24)。這種 AI 輔助的 FPGA 設計模式，將成為未來的發展趨勢，使更多的開發者能夠參與 FPGA 開發，擴大人才池，加速應用創新。

（二）對行業的深遠影響展望

AI 技術對 FPGA 行業的影響將是深遠而全面的，不僅改變技術和產品形態，還將重塑市場格局和商業模式。

1. FPGA 市場規模的擴大

AI 應用的快速增長將推動 FPGA 市場規模的擴大。根據預測，到 2028 年全球邊緣 AI 芯片市場規模將超千億美元(15)。FPGA 作為一種重要的 AI 加速硬件，將在這一市場中占據重要份額。

目前，FPGA 在 AI 加速領域的應用主要集中在數據中心和邊緣計算，但隨著 AI 應用的不斷擴展，FPGA 將進入更多的領域和場景，如自動駕駛、醫療設備、智能家居等。這將進一步擴大 FPGA 的市場規模，為 FPGA 廠商帶來新的增長機會。

2. FPGA 產品形態的變革

AI 技術將推動 FPGA 產品形態的變革，從傳統的通用型 FPGA 向更加面向 AI 的專用型 FPGA 發展。未來的 FPGA 產品將更加注重 AI 處理能力和能效，增加專用的 AI 加速模塊和接口，優化內存帶寬和數據傳輸，提高并行處理能力。

Intel 的 Agilex 系列和 Xilinx 的 Versal 系列都是面向 AI 時代的新一代 FPGA 產品，它們集成了專用的 AI 加速模塊和高性能內存接口，專為 AI 工作負載優化(8)。這些產品的出現，標志著 FPGA 正從通用型硬件向更加專業化的 AI 加速平臺轉變。

3. 產業鏈結構的調整

AI 技術將導致 FPGA 產業鏈結構的調整，形成更加開放和協作的產業生態。一方面，傳統的 FPGA 廠商將通過收購和整合 AI 技術公司，增強自身在 AI 領域的競爭力；另一方面，新興的 AI-FPGA 初創公司將不斷涌現，提供更加專業化的解決方案。

Xilinx 收購深鑒科技，Intel 收購 Altera，都是為了在 AI 時代搶占先機(24)。同時，云服務提供商和大型科技公司也在積極布局 FPGA-AI 領域，通過自研或合作的方式，開發專用的 FPGA 加速解決方案。這種產業鏈結構的調整，將促進技術創新和市場競爭，推動 AI+FPGA 技術的快速發展。

4. 應用場景的多元化

AI 技術將推動 FPGA 應用場景的多元化，從傳統的通信、工業控制等領域擴展到 AI 計算、邊緣計算、自動駕駛、醫療設備等新興領域。未來，FPGA 將在更多的高價值應用場景中發揮關鍵作用。

例如，在自動駕駛領域，FPGA 可以加速傳感器數據處理和決策控制；在醫療領域，FPGA 可以加速醫學圖像分析和診斷；在智能制造領域，FPGA 可以實現實時質量檢測和過程控制；在智慧城市領域，FPGA 可以實現視頻分析和智能交通管理。這些應用場景的多元化，將為 FPGA 帶來更廣闊的市場空間和發展機會。

5. 商業模式的創新

AI 技術將促進 FPGA 商業模式的創新，從傳統的硬件銷售向軟硬件一體化解決方案和服務轉變。未來，FPGA 廠商將更加注重軟件和服務的整合，提供端到端的解決方案，滿足客戶的多樣化需求。

微軟的 Project Brainwave 提供了基于 FPGA 的 AI 推理服務，用戶可以在 Azure 云平臺上使用預先訓練好的 DNN 模型進行實時推理(25)。這種服務模式使得用戶無需了解 FPGA 的底層細節，即可享受 FPGA 加速帶來的好處。未來，這種基于服務的商業模式將更加普及，為 FPGA 廠商帶來新的收入來源。

結語：擁抱變革，迎接未來

AI 技術正在深刻地重塑 FPGA 的工作方式與行業格局。從設計流程的加速、開發效率的提升到動態重構能力的增強，AI 為 FPGA 帶來了前所未有的變革與機遇。同時，AI 也推動了 FPGA 市場格局的變化、產業鏈的重塑和應用場景的多元化，為 FPGA 行業注入了新的活力。

在這一變革浪潮中，我們看到了 AI 與 FPGA 結合的巨大潛力和價值。AI+FPGA 解決方案在性能、能效和實時性方面具有顯著優勢，能夠滿足各種高要求的 AI 應用場景。從微軟的 Project Brainwave 到 Xilinx 的 Vitis AI，再到 Altera 的 Agilex 3 FPGA，各種成功案例證明了 AI+FPGA 的技術可行性和商業價值。

然而，我們也應該看到，AI+FPGA 領域仍面臨著技術挑戰、人才短缺等問題。要應對這些挑戰，需要產學研各界的共同努力，加強合作，推動技術創新和人才培養，促進產業生態的完善和發展。

展望未來，AI+FPGA 技術將繼續演進和發展。異構計算架構的深化、動態重構技術的演進、AI 模型與 FPGA 硬件的深度協同優化、邊緣 AI 與 FPGA 的深度融合以及 AI 輔助的 FPGA 設計與優化，將成為未來的重要發展趨勢。這些趨勢將進一步推動 AI+FPGA 技術的發展和應用，為各行業帶來更多創新和變革。

對于技術從業者而言，擁抱變革，不斷學習和更新知識，培養跨領域的能力，是把握 AI+FPGA 時代機遇的關鍵。同時，也要保持開放的心態，積極參與開源社區和技術交流，共同推動 AI+FPGA 技術的發展和應用。

在 AI 與 FPGA 的融合與創新中，我們有理由相信，這一領域將為未來的智能社會提供強大的技術支撐，推動人工智能技術的廣泛應用和落地，創造更加智能、高效、美好的未來。讓我們共同擁抱變革，迎接 AI+FPGA 時代的到來！

**參考資料 **

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[15] 抖音標題：

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[22] 賽靈思XCVP1502-2MSEVSVA2785新到庫存現貨-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7525284091395165482/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7525284094217947913&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=LSLSmnPQaFwTOnevS4oXgkJoUCroM1pefOctIk2wG8A-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

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[24] 學習FPGA之三:FPGA與人工智能_fpga在人工智能的應用案例-CSDN博客 https://blog.csdn.net/tiger119/article/details/123979180

[25] Project Brainwave - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-brainwave/?locale=zh-cn

[26] FPGA對比GPU，優劣勢與應用場景分析_gpu與fpga在深度學習方面的比較-CSDN博客 https://blog.csdn.net/u013643074/article/details/134437234

[27] FPGA加速深度學習模型的案例 - 電子發燒友網 https://m.elecfans.com/zt/1892670/

[28] #創作靈感 FPGA AI Suite 系列3，工程創建與參考設計#FPGA #芯片 #人工智能 #智能硬件-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7534313246083468586/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=6881287639551444993&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=hQGXbLu.uICP5vFpcTweSpn_wBtGFklyi_7DP6OE6x8-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[29] FPGA助力AI：神經網絡加速與機器學習算法優化-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7340425654275525929/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7340425717622033178&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=DNx95Q2X_FWWLAexGkRmr4Us8faagAD4Ob6uMNORw60-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[30] 神經網絡權重導入FPGA，加速你的AI應用！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7510125797500407090/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7510125869202000691&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=aQqNY9KMamTiwiB6QLKaqZAXdY7BvYW1v7N3DyKXcw0-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[31] White Paper - Creating Flexible Hardware Systems with FPGA Partial Reconfiguration https://www.eng-tips.com/resource.cfm?resid=1169

[32] Dynamic Function eXchange: Get More Out of Your Platform https://www.xilinx.com/video/events/dynamic-function-exchange-get-more-out-of-your-platform.html

[33] Dynamic Function eXchange (DFX) https://xilinx.github.io/kria-apps-docs/dfx/build/html/docs/DFX_Landing_Page.html

[34] MMCM dynamic reconfiguration https://support.xilinx.com/s/question/0D52E00006hpRqcSAE/mmcm-dynamic-reconfiguration?language=en_US

[35] Evolving Hardware by Dynamically Reconfiguring Xilinx FPGAs https://link.springer.com/chapter/10.1007/11549703_6

[36] Reconfigurable Architecture for Elliptic Curve Cryptography using Runtime Reconfiguration https://ijettjournal.org/archive/ijett-v73i5p102

[37] Partial and Dynamically Reconfiguration of Xilinx Virtex-II FPGAs https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-30117-2_81

[38] Arria? 10 Device Overview https://www.intel.la/content/www/us/en/docs/programmable/683332/current/partial-reconfiguration.html

[39] Agilex? 7 FPGAs and SoCs Device Overview https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683458/current/partial-and-dynamic-configuration.html

[40] Stratix? 10 SoC FPGA Boot User Guide https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683847/24-3/fpga-partial-reconfiguration-from-linux.html

[41] Microsoft adds FPGA-powered network accelerator to Azure https://www.theregister.com/2023/11/21/azure_boost_network_accelerator/

[42] Microsoft Takes FPGA-Powered Deep Learning to the Next Level https://www.top500.org/news/microsoft-takes-fpga-powered-deep-learning-to-the-next-level/

[43] Microsoft Goes All in for FPGAs to Build Out AI Cloud https://www.top500.org/news/microsoft-goes-all-in-for-fpgas-to-build-out-cloud-based-ai/

[44] Project Brainwave https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-brainwave/

[45] Azure Stack Edge Pro FPGA technical specifications https://learn.microsoft.com/en-us/previous-versions/azure/databox-online/azure-stack-edge-technical-specifications-compliance

[46] Optimizing Deep Learning Acceleration on FPGA for Real-Time and Resource-Efficient Image Classification https://www.mdpi.com/2076-3417/15/1/422

[47] Title:Efficient FPGA-accelerated Convolutional Neural Networks for Cloud Detection on CubeSats https://arxiv.org/pdf/2504.03891

[48] Fpgas For Ai Optimization Techniques https://www.restack.io/p/fpga-ai-integration-techniques-answer-optimization-cat-ai

[49] AI Development Tools for Intel FPGAs https://www.restack.io/p/fpga-ai-integration-techniques-answer-ai-development-tools-intel-fpgas-cat-ai

[50] Fpgas In Ai Research Applications https://www.restack.io/p/fpga-ai-integration-techniques-answer-fpga-uses-ai-research-cat-ai

[51] FPGA 2025 https://www.sigarch.org/call-contributions/fpga-2025/

[52] Designing with Versal AI Engine: Kernel Programming and Optimization – 3 https://bltinc.com/xilinx-training-courses/designing-with-versal-ai-engine-3–kernel-programming-and-optimization/

[53] 最酷的 FPGA 技術之一:DFX 實例精講-CSDN博客 https://blog.csdn.net/hackele/article/details/142503902

[54] Powered by Xilinx(pdf) https://www.origin.xilinx.com/content/dam/xilinx/publications/powered-by-xilinx/c_abaco-ameteck-case-study.pdf

[55] DFX 動態重構的概念和實現_fpga dfx-CSDN博客 https://blog.csdn.net/old_stone/article/details/148823580

[56] 嵌入式邊緣計算場景下FPGA動態部分重配置技術實踐_華清遠見官網手機站 http://m.hqyj.com/xuexi/bowen/bowen13596.html

[57] gjh844/Xilinx-FPGA-PCIe-XDMA-Tutorial https://gitee.com/gjh844/Xilinx-FPGA-PCIe-XDMA-Tutorial/blob/main/doc/intro_pcie_x1_xdma_bram.md

[58] 振華航空芯資訊:Xilinx為Vivado設計工具帶來突破性改進 - Xilinx代理商|賽靈思代理商-賽靈思公司授權Xilinx代理商 http://www.xilinx-bdt.com/info/1861/120307.html

[59] XILINX 賽靈思命名規則解讀來啦！包教包會！不會就多看盛達偉業哈哈哈😁！關注小楊吧！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7175114079789419813/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7107153802238707719&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=t9VE97T2JM9hFmdKDeBJ_Nd57ZpSpCgRx52YnCEUDFM-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754453058&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[60] Agilex? 3 FPGAs and SoCs Device Overview https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/817231/current/fpgas-and-socs-summary-of-features.html

[61] Agilex? 7 FPGAs and SoCs Device Overview https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683458/current/fpgas-and-socs-i-series.html

[62] Agilex? 7 FPGAs and SoCs Device Data Sheet: F-Series and I-Series https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683301/current/intel-agilex-device-data-sheet.html

[63] Intel? FPGA AI Suite https://www.intel.com/content/www/us/en/software/programmable/fpga-ai-suite/overview.html

[64] AN 307: Intel? FPGA Design Flow for AMD* Xilinx* Users https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683562/24-1/partial-reconfiguration.html

[65] Microsoft Azure Boost https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-boost/overview

[66] Deploy ML models to field-programmable gate arrays (FPGAs) with Azure Machine Learning https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-fpga-web-service?view=azureml-api-1

[67] 【Vitis-AI3.0安全性分析】:保障PyTorch模型GPU安全運行的最佳實踐 - CSDN文庫 https://wenku.csdn.net/column/hgytu2ngi8

[68] Vitis AI——FPGA學習筆記 - switch_swq - 博客園 https://www.cnblogs.com/switch-swq/p/18704888

[69] Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC FPGA 核心板 AI XCZU9EG ACU9EG-ALINX 芯驛電子科技(上海)有限公司 https://www.alinx.com/detail/295

[70] 想用FPGA加速神經網絡，這兩個開源項目你必須要了解-騰訊云開發者社區-騰訊云 https://cloud.tencent.com/developer/article/1952054?areaSource=106000.13

[71] 硬件加速壓縮技術-洞察及研究.docx-原創力文檔 https://m.book118.com/html/2025/0731/6010152115011210.shtm

[72] FPGA AI Suite: IP Reference Manual https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/768974/2024-3/reference-manual.html

[73] Intel? FPGA AI Suite: Compiler Reference Manual https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/768972/2023-2-1/compiler-reference-manual.html

[74] FPGA AI Suite: SoC Design Example User Guide https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/768979/2024-3/soc-design-example-software-components.html

[75] FPGA AI Suite: PCIe-based Design Example User Guide https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/768977/2024-3/software-components.html

[76] FPGA AI Suite: Getting Started Guide https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/768970/2024-2/components.html

[77] AN 993: Using Custom Models with Intel? FPGA AI Suite https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/777190/current/introduction.html

[78] DFX Tutorials for Versal https://adaptivesupport.amd.com/s/question/0D52E00006hpRCgSAM/dfx-tutorials-for-versal?language=en_US

[79] Kria K26 SOM DFX Example Hardware Design https://xilinx.github.io/kria-apps-docs/dfx/build/html/docs/Kria_DFX_K26.html

[80] Introduction https://xilinx.github.io/kria-apps-docs/dfx/build/html/docs/run_application_on_target.html

[81] DFX: A Low-latency Multi-FPGA Appliance for Accelerating Transformer-based Text Generation https://paperswithcode.com/paper/dfx-a-low-latency-multi-fpga-appliance-for/review/

[82] DFX with Vitis https://support.xilinx.com/s/question/0D52E00007G0p9aSAB/dfx-with-vitis?language=zh_CN

[83] BLT Webinar Series https://bltinc.com/xilinx-training/blt-webinar-series/

[84] Why does PFL-II IP not meet Agilex? 7 ‘nCONFIG high to nSTATUS high’ timing specifications for FPGA configuration? https://www.intel.com/content/www/us/en/support/programmable/articles/000094606.html

[85] Intel? Agilex? Configuration User Guide https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683673/22-3/configuration-timing-diagram.html

[86] Intel? Agilex? Configuration User Guide https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/programmable/683673/22-1/partial-reconfiguration.html

[87] Partial Reconfiguration https://www.intel.com/content/www/us/en/software/programmable/quartus-prime/partial-reconfiguration.html

[88] AMD Vitis? In-Depth Tutorials https://github.com/Xilinx/Vitis-Tutorials

[89] 2025.1 Release https://github.com/Xilinx/Vitis_Libraries/releases

[90] Vitis AI Integration https://tvm.apache.org/docs/v0.10.0/how_to/deploy/vitis_ai.html

[91] Vitis-AI Execution Provider https://wejoncy.github.io/onnxruntime/docs/execution-providers/community-maintained/Vitis-AI-ExecutionProvider.html

[92] Vitis-Tutorials/ at 2025.1 · Xilinx/Vitis-Tutorials · GitHub https://github.com/Xilinx/Vitis-Tutorials?search=1

[93] Emerging AI Development Tools for Vitis https://www.restack.io/p/emerging-ai-development-tools-answer-vitis

[94] Altera? FPGAs and SoCs with FPGA AI Suite and OpenVINO? Toolkit Drive Embedded/Edge AI/Machine Learning Applications White Paper https://www.intel.com/content/www/us/en/content-details/765466/altera-fpgas-and-socs-with-fpga-ai-suite-and-openvino-toolkit-drive-embedded-edge-ai-machine-learning-applications-white-paper.html

[95] Intel? FPGA AI for Edge White Paper https://www.intel.com/content/www/us/en/products/docs/programmable/ai-fpga-whitepaper.html

[96] Artificial Intelligence Resource Center https://www.intel.com/content/www/us/en/architecture-and-technology/programmable/artificial-intelligence/resource-center.html

[97] Intel? Stratix? 10 NX FPGA https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/fpga/stratix/10/nx.html

[98] Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) for Artificial Intelligence (AI) https://www.intel.com/content/www/us/en/learn/fpga-for-ai.html

[99] Intel and MathWorks Utilize Artificial Intelligence to Reduce Fronthaul Traffic in 5G RAN https://community.intel.com/t5/Blogs/Products-and-Solutions/FPGA/Intel-and-MathWorks-Utilize-Artificial-Intelligence-to-Reduce/post/1524365