FPGA硬件加速综述

背景

本科期间参加了不少竞赛，其中和FPGA相关的主要是集创赛以及Xilinx全球自适应计算大赛两个。虽然接触到的硬件类型五花八门（ZYNQ ZYNQ Ultrascale+ Alveo ACAP等），但是主要的学习都集中在深度学习尤其是目标检测和分类算法在FPGA上的部署。

概述

FPGA用于硬件加速主要有以下优势：

可以通过优化提高并行度，减小推理的时延
可以利用丰富的I/O做一些特殊的应用

劣势其实也是优势导致的：

优化程度两极分化，需要很高的工程技术
FPGA在相同价位在绝对算力上无法和GPU、ASIC媲美
在优化时可能会用到

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