引言：AI 与 FPGA，新时代的碰撞

2025 年，人工智能技术迎来爆发式增长，大模型、生成式 AI 和多模态技术持续突破，人形机器人量产元年正式开启，自动驾驶商业化进程加速，工业数字化转型全面铺开(1)。在这一背景下，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活可编程的硬件平台，正经历前所未有的变革与重塑。FPGA 凭借其独特的并行处理能力、低延迟特性和可重构性，成为 AI 加速领域的重要力量，为实时处理、边缘计算和高性能计算提供了全新可能。

随着 AI 应用场景不断扩展，传统的 CPU 和 GPU 在某些场景下已无法满足需求，特别是在低延迟、高吞吐量和能效比方面。FPGA 作为一种高度灵活的硬件平台，能够根据不同的 AI 算法和应用需求进行定制化配置，实现接近 ASIC 的性能和能效，同时保持可编程的灵活性。这种特性使得 FPGA 在 AI 时代焕发新的生机，成为推动 AI 技术落地的关键力量。

本文将深入探讨 AI 技术如何重塑 FPGA 的工作方式与行业格局，分析 AI 与 FPGA 结合的技术路径、应用场景和未来趋势，为技术从业者提供全面视角，助力把握 AI 与 FPGA 融合带来的机遇与挑战。

一、认识 AI 与 FPGA

（一）AI 技术的发展与现状

AI 技术在过去几年取得了突破性进展，特别是在深度学习领域。2025 年，深度学习技术在多个维度实现重大突破，国产大模型备案数量持续增长，截至 2024 年 3 月已有 117 家成功备案，2025 年这一数字预计突破 200 家(1)。在大模型领域，生成式 AI 技术展现出更强的实用性和创新性，广泛应用于网络药理学、内容创作和医疗领域的药物分子设计等多个方面(1)。

多模态技术是 2025 年 AI 领域的另一大亮点。基于 Transformer 架构的多模态大模型如 Sora（文生视频）正逐步成熟，大模型从单模态迈向多模态融合(1)。微软团队对 GPT-4V 的详细评测显示，具有多模态输入的 GPT-4V 在面对动态环境时能够很好地与环境交互，有作为具身机器人的理解核心的潜力(1)。

在算力需求方面，AI 应用的快速发展对硬件提出了更高要求。传统的 CPU 架构在处理大规模并行计算时效率低下，而 GPU 虽然在并行计算方面表现优异，但在能效比和灵活性方面仍有不足。FPGA 作为一种可编程逻辑器件，能够根据不同的 AI 算法进行定制化配置，实现高效的并行处理，为 AI 应用提供了新的硬件加速方案。

（二）FPGA 的工作原理与传统应用

FPGA 是一种基于查找表（LUT）和寄存器的可编程逻辑器件，用户可以通过编程配置 FPGA 内部的逻辑门和连线，实现特定的功能。与 CPU 和 GPU 不同，FPGA 的硬件结构可以根据应用需求进行动态调整，这使得 FPGA 在灵活性和能效比方面具有独特优势。

FPGA 的工作原理可以简单描述为：用户通过 HDL（硬件描述语言）或高级综合工具设计逻辑电路，然后通过综合、布局布线等步骤生成比特流文件，最后将比特流文件下载到 FPGA 中，配置内部的逻辑结构和连接关系。这种可编程特性使得 FPGA 能够适应不同的应用需求，实现高度定制化的硬件加速。

在传统应用方面，FPGA 主要用于通信、工业自动化、视频处理等领域。例如，在通信领域，FPGA 可用于实现高速信号处理和协议栈；在工业自动化中，FPGA 可用于实时控制和数据采集；在视频处理中，FPGA 可用于图像编解码和视频分析(10)。

随着技术的发展，FPGA 的架构也在不断演进。以 Xilinx 为例，其 28nm 工艺的 FPGA 采用了高性能低功耗的 HKMG（高 k 金属栅极）工艺技术，与新的统一 ASMBL™架构相结合，实现了前所未有的集成度和带宽水平(6)。相比其他 28nm 高性能方案，静态功耗降低高达 50%；与上一代 FPGA 相比，系统级性能提升高达 50%，容量增加 2 倍，总功耗降低高达 50%(6)。

在 FPGA 市场格局方面，2025 年全球 FPGA 市场主要由 AMD（Xilinx）、Intel（Altera）、Microchip（Microsemi）、Lattice、Achronix Semiconductor 等厂商主导(7)。其中，Xilinx 占据全球 52% 的市场份额，国内厂商国产化率不到 5%，未来国产化空间广阔(11)。

二、AI 技术对 FPGA 工作方式的改变

（一）加速设计流程

AI 技术正在显著改变 FPGA 的设计流程，从传统的手工设计转向 AI 辅助的自动化设计。传统 FPGA 设计流程复杂，需要专业的硬件设计知识和经验，开发周期长，效率低。而 AI 技术的引入，为 FPGA 设计提供了新的方法和工具，大幅缩短了设计周期，提高了设计效率。

首先，AI 算法可以用于优化 FPGA 的逻辑综合和布局布线过程。通过机器学习模型，系统可以学习和预测最佳的逻辑优化策略和布局布线方案，减少人工干预，提高设计效率和性能。例如，基于强化学习的布局布线算法可以在复杂的 FPGA 架构中找到更优的路径，减少信号延迟和资源消耗。

其次，AI 技术可以帮助自动生成硬件描述语言（HDL）代码。研究表明，通过自然语言处理技术，系统可以将高层次的算法描述自动转换为可综合的 HDL 代码，大大降低了硬件设计的门槛(24)。这种方法特别适合 AI 工程师和软件开发者，无需深入掌握硬件设计知识，即可利用 FPGA 的加速能力。

此外，AI 还可以用于 FPGA 设计的验证和调试。传统的 FPGA 验证需要大量的测试用例和仿真时间，而 AI 驱动的验证工具可以自动生成测试用例，识别潜在的设计缺陷，提高验证效率和覆盖率。例如，基于深度学习的模型可以学习设计模式和行为，预测可能的错误，帮助工程师更快地定位和解决问题。

微软的 Project Brainwave 项目就是一个典型案例，该项目利用 FPGA 基础设施，为没有硬件设计经验的用户提供深度神经网络的自动部署和硬件加速(24)。通过工具链将训练好的 DNN 模型表示为计算流图的形式，然后分解成若干小图，每个小图都可以完整映射到单个 FPGA 上实现，从而实现基于 Catapult 架构的 DNN 异构加速系统。

（二）提升开发效率

AI 技术为 FPGA 开发提供了更高效的工具和流程，显著降低了开发难度，提高了开发效率。传统的 FPGA 开发需要掌握复杂的硬件设计工具和流程，开发周期长，对工程师的要求高。而 AI 驱动的开发工具正在改变这一现状，使得 FPGA 开发更加简单、高效。

首先，基于 AI 的自动代码生成工具可以将高级语言（如 C/C++、Python）直接转换为 FPGA 可执行的硬件描述，大幅减少了开发时间和工作量。例如，Xilinx 的 Vitis HLS（高级综合）工具可以将 C/C++ 代码转换为 Verilog 或 VHDL 代码，使得软件工程师也能参与 FPGA 开发(20)。这种工具的出现，打破了硬件和软件之间的壁垒，扩大了 FPGA 开发的人才池。

其次，智能调试工具可以帮助工程师更快地定位和解决问题。传统的 FPGA 调试需要复杂的信号追踪和分析，而 AI 驱动的调试工具可以自动分析信号波形和系统行为，识别潜在的问题和瓶颈。例如，基于机器学习的异常检测模型可以识别 FPGA 运行中的异常模式，帮助工程师快速诊断和修复问题。

此外，AI 还可以用于 FPGA 资源优化和性能调优。通过学习和分析大量的 FPGA 设计案例，AI 模型可以预测不同设计选择对资源利用和性能的影响，提供优化建议。例如，在卷积神经网络（CNN）加速器设计中，AI 可以帮助选择最优的并行度、数据位宽和流水线深度，最大化性能和能效比。

以 Intel 的 FPGA AI Suite 为例，该工具套件专为在 Intel FPGAs 上进行 AI 推理应用而设计，结合了 MathWorks 的深度学习工具箱和 Intel FPGA AI Suite，使 FPGA 设计人员、机器学习工程师和软件开发人员能够设计和实现优化的 FPGA AI 应用(99)。该工具套件中的库加速了 FPGA 开发时间，使用户能够使用熟悉和流行的行业框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）和 OpenVINO 工具包进行 AI 推理开发，同时保持在 Intel Quartus Prime 设计软件 IDE 中构建的强大且经过验证的 FPGA 开发流程。

（三）实现动态重构

动态重构是 FPGA 的一项关键特性，允许在系统运行过程中部分或全部重新配置 FPGA 的功能。AI 技术的发展进一步提升了 FPGA 的动态重构能力，使其能够根据不同的任务需求和环境变化，实时调整硬件配置，实现更高效的资源利用和更灵活的功能切换。

传统的 FPGA 重构通常需要停止系统运行，重新加载配置文件，这在实时性要求高的应用中不可行。而 AI 技术的引入，使得 FPGA 能够实现真正的动态重构，即在系统运行过程中无缝切换不同的功能模块，无需中断正常操作。

Xilinx 的动态功能交换（Dynamic Function eXchange，DFX）技术是一个典型案例。DFX 允许将 FPGA 划分为静态区域和可重构区域（Reconfigurable Partitions，RPs）。静态区域在系统运行过程中保持不变，而可重构区域可以动态加载不同的功能模块（Reconfigurable Modules，RMs），实现功能的动态切换(79)。这种技术使得 FPGA 能够根据应用需求实时调整硬件配置，最大化资源利用率，提高系统灵活性。

DFX 技术的应用场景非常广泛。例如，在自动驾驶场景中，FPGA 可以根据不同的路况和驾驶模式，动态切换不同的处理模块，如障碍物检测、车道保持和交通信号识别等(56)。在工业物联网系统中，通过 Virtex-E FPGA 的动态重构，配置时间可缩短 60%，同时保持产线设备持续运行(56)。特斯拉采用 FPGA 进行自动驾驶数据处理，延迟降低 60%；某智慧城市项目通过 FPGA 实现视频分析，能效比提升 40%(56)。

Intel 的 Agilex™ 7 FPGAs 也支持部分重构功能，允许在系统运行过程中重新配置 FPGA 的一部分，而其他部分继续运行(39)。这种功能在系统正常运行至关重要的场景中尤为重要，因为它允许在不中断服务的情况下进行更新或调整功能。

DFX 技术的优势不仅在于动态重构，还在于其低延迟特性。与传统的完全重构相比，DFX 只需要加载部分配置数据，大大减少了重构时间。例如，Xilinx 的 DFX 技术能够在几毫秒内加载设计模块，开辟了诸多全新用例，如车辆在处理帧数据的同时可切换不同视觉算法，或基因组分析在进行 DNA 测序过程中可实时切换不同算法(58)。

三、AI 重塑 FPGA 行业格局

（一）新的市场需求与应用场景

AI 技术的快速发展催生了对 FPGA 的新需求，开辟了新的应用场景和市场机会。传统的 FPGA 市场主要集中在通信、工业控制、医疗设备等领域，而 AI 的兴起为 FPGA 创造了更广阔的市场空间，特别是在边缘计算、自动驾驶、医疗影像、智能安防等领域。

首先，边缘 AI 成为 FPGA 的重要应用场景。随着物联网设备和边缘计算的普及，越来越多的 AI 应用需要在边缘端进行实时处理，这对硬件提出了低延迟、高能效和灵活性的要求。FPGA 作为一种可编程的硬件平台，能够很好地满足这些需求。例如，在智能家居、智慧城市、工业物联网等领域，FPGA 可以作为边缘 AI 加速器，实现实时数据处理和决策。

Altera 在 2025 国际嵌入式展上展示了其基于 FPGA 的 AI 边缘计算解决方案，为行业带来了全新的技术视角。通过集成专用的 AI 加速模块，Altera 的 FPGA 能够在边缘端实现高效的 AI 推理，显著降低数据传输延迟，提升系统响应速度(14)。在机器人控制系统和智能市场摄像头等应用中，Agilex 3 FPGA 展现了强大的实时数据处理能力(15)。

其次，自动驾驶是 FPGA 的另一个重要应用领域。自动驾驶需要处理大量的传感器数据，要求低延迟、高可靠性和实时性。FPGA 能够并行处理多路传感器数据，实现实时的目标检测、路径规划和决策控制。例如，特斯拉采用 FPGA 进行自动驾驶数据处理，延迟降低 60%(56)。Intel 的 Agilex 3 FPGA 可应用在自动驾驶车辆中，实现物体检测和防撞等功能，使得这些系统都可以更加智能和安全地运行(15)。

医疗影像领域也是 FPGA 的新兴应用场景。医学图像分析需要处理大量的图像数据，要求高精度和实时性。FPGA 能够加速图像重建、分割和识别等任务，提高诊断效率和准确性。例如，Agilex 3 FPGA 在医疗领域，尤其在内窥镜和 MRI 机器中，可以承担处理和管理来自于摄像头、传感器和视频等不同通道海量数据的重任(15)。

此外，AI 驱动的视频分析和智能安防也是 FPGA 的重要应用方向。随着高清摄像头和视频监控系统的普及，实时视频分析的需求不断增长。FPGA 能够并行处理多路视频流，实现目标检测、行为分析和事件识别等功能。例如，基于 Xilinx FPGA 的 Corazon-AI 边缘智能解决方案集成了称为 DPU（深度学习处理器单元）的 Xilinx® FPGA AI 引擎，用于执行 AI 应用加速，能够连接 8 台 IP 摄像机、多台 USB 摄像机和一台 SDI 摄像机，捕获由内置 AI 推理引擎主动处理的多角度高分辨率视频帧(17)。

（二）竞争态势的变化

AI 技术的发展正在改变 FPGA 市场的竞争格局，传统 FPGA 厂商和新兴企业都在积极布局 AI 加速领域，争夺市场份额。在这一背景下，FPGA 行业的竞争态势正在发生显著变化。

首先，传统 FPGA 厂商加速向 AI 领域转型。作为全球 FPGA 市场的两大巨头，Xilinx 和 Intel（Altera）都在积极布局 AI 加速领域。Xilinx 在 2018 年调整战略方向为数据中心，推出 ACAP（自适应计算加速平台），并收购了中国的 AI 芯片初创公司深鉴科技，增强其在 AI 领域的技术实力(24)。2019 年，Xilinx 发布了 Vitis 设计软件，其中包含了专门针对 AI 应用的面向软件的开发框架和库文件，并提供了一些预先训练和优化过的 AI 模型(24)。

Altera 也在 AI 领域发力，2025 年发布的 Agilex 3 FPGA 内置 AI Tensor 模块、双核 ARM A55 处理器及 AI 优化的 DSP，支持实时数据处理与低延迟响应(15)。该产品在低功耗、成本优化型应用中拥有出色的性能表现，内置的 AI 功能和针对 AI 优化的模块，使得用户可以使用相同的全栈软件，进行一键部署，简化了部署流程(15)。

其次，新兴企业和初创公司也在 FPGA-AI 领域崭露头角。这些公司通常专注于特定的应用场景和技术方向，提供更专业、更高效的解决方案。例如，Achronix 在 2019 年发布了 Speedster7t FPGA 产品，主打高速网络传输和机器学习加速，针对 AI 计算做了充分优化(24)。此外，一些专注于 FPGA 加速的初创公司也获得了大量投资，如深鉴科技、比特大陆等。

同时，云服务提供商和大型科技公司也在积极布局 FPGA-AI 领域。微软的 Project Brainwave 项目利用 FPGA 基础设施，为用户提供深度神经网络的自动部署和硬件加速(24)。该项目在 Bing 搜索中的 TP1 和 DeepScan 两个 DNN 模型上进行了加速试验，结果显示，相比 CPU 实现，可以实现超 10 倍的规模，同时获得 10 倍的延时缩减(24)。

此外，国产 FPGA 厂商也在加速发展，试图打破国际巨头的垄断。安路科技、紫光同创等国内厂商正在积极布局 AI 加速领域，推出支持 AI 的 FPGA 产品和解决方案(7)。尽管目前国内 FPGA 厂商国产化率不到 5%，但随着技术进步和政策支持，国产 FPGA 在 AI 领域的市场份额有望逐步提升(11)。

（三）产业链的重塑

AI 技术的发展正在重塑 FPGA 产业链，从芯片设计、制造到软件开发、应用解决方案，每个环节都在发生深刻变化。这种重塑不仅体现在技术层面，还体现在商业模式和生态系统的构建上。

首先，在芯片设计和制造环节，AI 技术推动了 FPGA 架构的创新和优化。为了更好地支持 AI 应用，FPGA 厂商不断改进芯片架构，增加专用 AI 加速模块，提高并行处理能力和能效比。例如，Intel 的 Agilex 3 FPGA 采用了 Hyperflex 架构，可以在更加贴近数据产生的位置，为客户提供低延迟及实时计算，从而可以更大限度地降低网络延迟(15)。该架构在低功耗、成本优化型应用中表现出色，逻辑性能提升 1.9 倍，功耗降低 38%(15)。

其次，在软件开发和工具链方面，AI 技术促进了更高效、更易用的开发工具和平台的发展。传统的 FPGA 开发工具复杂、难用，而 AI 驱动的开发工具正在改变这一现状。例如，Xilinx 的 Vitis 统一软件平台提供了从算法到硬件的端到端开发流程，支持 C/C++、Python 等高级语言，大大降低了 FPGA 开发的门槛(22)。Intel 的 FPGA AI Suite 也提供了一套完整的工具链，使开发人员能够使用 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架在 Intel FPGAs 上进行 AI 推理开发(21)。

在应用解决方案层面，AI 与 FPGA 的结合催生了新的商业模式和服务形态。传统的 FPGA 应用主要集中在硬件加速和定制化解决方案，而 AI 时代的 FPGA 应用更加注重软件和服务的整合，提供端到端的解决方案。例如，微软的 Project Brainwave 提供了基于 FPGA 的 AI 推理服务，用户可以在 Azure 云平台上使用预先训练好的 DNN 模型进行实时推理(25)。这种服务模式使得用户无需了解 FPGA 的底层细节，即可享受 FPGA 加速带来的好处。

此外，AI 还促进了 FPGA 生态系统的扩展和多元化。越来越多的软件框架、工具和库开始支持 FPGA 加速，形成了更加开放和协作的生态系统。例如，TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架都增加了对 FPGA 的支持，OpenVINO 工具包专门针对 FPGA 进行了优化(99)。这种生态系统的完善，进一步推动了 FPGA 在 AI 领域的应用和普及。

在产业链整合方面，也出现了新的趋势。传统的 FPGA 厂商通过收购和整合 AI 技术公司，增强自身在 AI 领域的竞争力。例如，Xilinx 收购深鉴科技，Intel 收购 Altera，都是为了在 AI 时代抢占先机(24)。同时，云服务提供商和大型科技公司也在积极布局 FPGA-AI 领域，通过自研或合作的方式，开发专用的 FPGA 加速解决方案。

四、案例分析：AI+FPGA 的成功实践

（一）具体行业案例介绍

AI 与 FPGA 的结合已经在多个行业取得了成功应用，下面将介绍几个典型案例，展示 AI+FPGA 解决方案的具体应用和价值。

1. 微软 Project Brainwave

微软的 Project Brainwave 是一个在云和边缘进行实时 AI 推理的深度学习平台。该项目基于高性能 FPGA，通过软神经网络处理单元（NPU）加速深度神经网络（DNN）推理，应用于计算机视觉和自然语言处理等领域(25)。

Project Brainwave 的核心是在 FPGA 上实现的软核 NPU 及其对应的 NPU 指令集。该 NPU 采用了 “超级 SIMD” 的指令集架构，与 GPU 的 SIMD 指令集类似，但一条指令可以生成超过一百万个运算，等效于在英特尔 Stratix 10 FPGA 上实现每个时钟周期 13 万次运算(24)。

在性能方面，Project Brainwave 在不同 FPGA 上的表现与标准的 NPU 方案相当。例如，Stratix 10 280 在 500MHz 时的性能达到了 90.0 GOPs（十亿次运算每秒）(24)。该项目对微软的必应搜索中的 TP1 和 DeepScan 两个 DNN 模型进行了加速试验，结果显示，使用 FPGA 方案可以实现超 10 倍的规模，同时获得 10 倍的延时缩减(24)。

2. Xilinx Corazon-AI 边缘智能解决方案

iWave 推出的 Corazon-AI 是一款围绕 Xilinx Zynq® UltraScale+™ MPSoC 构建的边缘 AI 解决方案。该方案集成了称为 DPU（深度学习处理器单元）的 Xilinx® FPGA AI 引擎，用于执行 AI 应用加速(17)。

Corazon-AI 的 DPU 是一个可配置的计算引擎，专用于卷积神经网络并进行了优化。DPU 具有可配置的硬件架构（B512、B800、B1024、B1152、B1600、B2304、B3136 和 B4096），每个 DPU 架构能够配置多达 3 个内部内核(17)。

在性能方面，不同配置的 DPU 表现出不同的处理能力。例如，B1152 配置的 DPU 在 200MHz 频率下可达到 230 GOPs 的峰值理论性能，而在 370MHz 频率下可达到 426 GOPs(17)。Corazon-AI 的理想应用是智能收费管理系统，通过连接 8 个 IP 摄像机，跨通道的摄像机可以同时捕获单个图像和视频流，并在每个输入流上同时运行模型，在边缘完成决策和数据过滤，无需在每个收费站设置多个网关。

3. Altera Agilex 3 FPGA 在边缘 AI 的应用

Altera 在 2025 年国际嵌入式展上展示了其最新的 Agilex 3 FPGA，该产品专为边缘计算和 AI 应用设计。Agilex 3 采用了第二代 Hyperflex 架构，相比前代产品，逻辑性能提升 1.9 倍，功耗降低 38%，计算密度覆盖 25k-135k 逻辑单元(15)。

Agilex 3 FPGA 内置 AI Tensor 模块、双核 ARM A55 处理器及 AI 优化的 DSP，支持实时数据处理与低延迟响应。该产品特别适合工业 IoT、自动驾驶、医疗设备等边缘 AI 应用场景(15)。例如，在工业物联网中，Agilex 3 可以实现传感器、驱动器、执行器和机器学习算法等的无缝集成，提高系统的准确度、精准性和安全度。在医疗领域，Agilex 3 可以处理内窥镜和 MRI 机器等设备产生的大量数据，提高诊断效率和准确性。

4. Xilinx Vitis AI 在视频分析中的应用

Xilinx 的 Vitis AI 是一个完整的开发堆栈，用于在 Xilinx 平台（包括边缘设备和 Alveo 卡）上进行硬件加速的 AI 推理。它包括优化的 IP、工具、库、模型和示例设计，旨在实现高效率和易用性，释放 Xilinx FPGA 和 ACAP 上 AI 加速的全部潜力(90)。

Vitis AI 的核心是深度学习处理单元（DPU），这是一个专为卷积神经网络（CNN）优化的可编程引擎。Vitis AI 提供了从模型训练到硬件部署的端到端流程，支持 TensorFlow 和 PyTorch 等主流框架。例如，在视频分析应用中，Vitis AI 可以将 YOLO-V3 模型部署到 Xilinx FPGA 上，实现实时目标检测和跟踪(20)。

（二）实施过程与成果展示

AI+FPGA 解决方案的实施过程通常包括模型选择与优化、硬件设计与配置、软件集成与测试等关键步骤。以下将详细介绍这些步骤，并展示典型案例的实施成果。

1. 模型选择与优化

在 AI+FPGA 解决方案中，首先需要选择适合目标应用的 AI 模型，并进行优化以适应 FPGA 硬件特性。模型优化通常包括模型压缩、量化和剪枝等技术。

以基于 Xilinx FPGA 的明火检测系统为例，开发团队首先在 PC 端使用基于 TensorFlow backend 的 Keras 框架，输入带标注的火焰数据集进行训练，最终生成.h5 格式的模型参数文件，然后将其转化为 Vitis AI 所需的.pb 格式(68)。由于 YOLO-V3 的推断过程为计算密集型运算，需要高存储带宽来满足边缘设备应用中的低时延和高吞吐量的要求，因此需要进行量化与校准，将网络参数中的权重由 32 位浮点转化为 8 位定点，同时移除推断中不必要的节点与 BatchNorm 层。虽然损失了小部分准确率（查准率和查全率），但获得了比浮点模型更快的速度与更高的能效。

Intel 的 FPGA AI Suite 也提供了类似的功能，支持使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架进行 AI 模型的训练和优化，然后将优化后的模型部署到 Intel FPGAs 上进行推理(21)。该工具套件允许开发人员使用熟悉的框架进行开发，同时利用 FPGA 的硬件加速能力。

2. 硬件设计与配置

在模型优化完成后，需要进行 FPGA 硬件设计与配置，将优化后的模型映射到 FPGA 硬件资源上。这一过程通常包括硬件架构设计、IP 核集成、逻辑综合、布局布线和比特流生成等步骤。

以微软的 Project Brainwave 为例，该项目将训练好的 DNN 模型表示为计算流图的形式，称为 “中间表示”（IR）。然后将整张大图分解成若干小图，使得每个小图都可以完整映射到单个 FPGA 上实现。对于模型中可能存在的不适合在 FPGA 上实现的运算和操作，则可以映射到与 FPGA 相连的 CPU 上实现(24)。

在 FPGA 上进行具体的逻辑实现时，为了解决 “低延时” 与 “高带宽” 两个关键需求，Project Brainwave 采用了两种主要技术措施：完全弃用板级 DDR 内存，全部数据存储都通过片上高速 RAM 完成；采用自定义的窄精度数据位宽（8~9 位的浮点数表达方式，称为 ms-fp8 和 ms-fp9）(24)。这些措施显著提高了 FPGA 的处理速度和能效比。

3. 软件集成与测试

硬件设计完成后，需要进行软件集成与测试，将 FPGA 硬件与上层应用程序集成，确保系统的整体性能和稳定性。

以 Xilinx 的 Vitis AI 为例，该平台提供了一套完整的软件工具和 API，用于将 DPU 集成到软件应用中。Vitis AI Runtime（VART）是一组低级 API 函数，支持将 DPU 集成到软件应用中。VART 建立在 Xilinx Runtime（XRT）之上，为数据中心和嵌入式目标提供了统一的高级运行时(68)。

在性能测试方面，Intel Agilex 7 FPGA M 系列在 AI 推理性能方面表现出色，可达到 88.5 INT8 TOPS 的最大理论性能，或在 90% FPGA 利用率下达到 3,679 ResNet-50 帧 / 秒(63)。Xilinx 的 DPU 在不同配置下也表现出优异的性能，例如 B4096 配置的 DPU 在 350MHz 频率下可达到 1400 GOPs 的峰值理论性能(17)。

4. 典型成果展示

以下是几个典型 AI+FPGA 解决方案的性能成果：

• 微软 Project Brainwave：在 Bing 搜索的 RNN 应用中，与 CPU 相比，FPGA 配置实现了超过一个数量级的延迟和吞吐量改进，无需批处理(25)。

• Xilinx Corazon-AI：在 SSD-MobileNet-V2 模型上实现了 124.7 FPS 的处理速度，在 YOLO-VE-ADAS 模型上实现了 239.7 FPS 的处理速度(17)。

• Altera Agilex 7：在 Transformer 模型推理中，能效比 GPU 高 30%，在 AWS FPGA 实例中的市场占有率已达到 35%(16)。

• Xilinx Vitis AI：在处理视频流时，可实现实时的目标检测和行为分析，延迟降低 60%，能效比提升 40%(56)。

• Intel FPGA AI Suite：在 ResNet-50 模型上实现了 3,679 帧 / 秒的处理速度，达到 90% 的 FPGA 利用率(63)。

这些成果表明，AI+FPGA 解决方案在性能、能效和实时性方面具有显著优势，能够满足各种高要求的 AI 应用场景。

五、挑战与应对策略

（一）技术挑战

尽管 AI 与 FPGA 的结合带来了巨大的机遇，但也面临着一系列技术挑战。了解并克服这些挑战，对于推动 AI+FPGA 技术的发展和应用至关重要。

1. 硬件 - 软件协同设计的复杂性

AI+FPGA 系统的设计需要同时考虑硬件和软件的优化，这增加了设计的复杂性。传统的软件开发和硬件设计通常由不同的团队完成，两者之间的协作和沟通存在障碍。此外，AI 算法的不断演进和 FPGA 硬件的高度定制化，使得软硬件协同设计更加困难。

为了应对这一挑战，需要建立更加紧密的软硬件协同设计流程，开发更高层次的抽象和工具，减少硬件和软件之间的鸿沟。例如，高级综合（HLS）工具可以将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言，使得软件工程师也能参与 FPGA 设计(20)。同时，统一的开发平台和工具链（如 Xilinx 的 Vitis 和 Intel 的 FPGA AI Suite）也有助于简化软硬件协同设计的过程。

2. 模型适配与优化的难度

将 AI 模型适配到 FPGA 硬件上需要进行一系列优化，包括模型压缩、量化、剪枝等，这一过程复杂且具有挑战性。不同的 FPGA 架构和资源特性要求不同的优化策略，没有通用的解决方案。此外，模型优化可能会导致精度损失，需要在性能和精度之间找到平衡点。

为了解决这一问题，需要开发更加智能和自动化的模型优化工具，能够根据 FPGA 硬件特性自动调整优化策略。例如，Xilinx 的 Vitis AI 提供了量化器和优化器工具，可以自动将 32 位浮点模型转换为 8 位定点模型，同时保持较高的精度(68)。Intel 的 FPGA AI Suite 也提供了类似的功能，支持使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架进行模型优化和部署(21)。

3. 动态重构的技术难题

动态重构是 FPGA 的一项关键特性，但在实际应用中仍面临一些技术挑战。例如，如何在不中断系统运行的情况下进行部分重构，如何保证重构过程中的数据一致性和系统稳定性，如何优化重构时间和资源利用率等。

为了克服这些挑战，需要开发更加高效的动态重构算法和工具。例如，Xilinx 的动态功能交换（DFX）技术将 FPGA 划分为静态区域和可重构区域，允许在系统运行过程中动态加载不同的功能模块，而不影响静态区域的正常运行(79)。Intel 的 Agilex 7 FPGAs 也支持部分重构功能，允许在系统运行过程中重新配置 FPGA 的一部分，而其他部分继续运行(39)。这些技术的出现，为动态重构提供了更加灵活和高效的解决方案。

4. 能效优化与资源管理的挑战

FPGA 虽然在能效方面具有优势，但在处理复杂的 AI 工作负载时，仍然面临能效优化和资源管理的挑战。如何在有限的硬件资源上实现最大化的性能和能效，如何平衡不同任务之间的资源分配，如何动态调整资源使用以适应不同的工作负载等，都是需要解决的问题。

为了应对这些挑战，需要开发更加智能的资源管理和能效优化策略。例如，可以利用 AI 技术本身来优化 FPGA 的资源分配和能效管理，通过学习和预测工作负载特征，动态调整硬件配置和资源分配。此外，硬件设计也需要更加注重能效优化，如采用低功耗工艺、优化电路设计、增加专用加速模块等。

（二）人才短缺问题

AI+FPGA 领域面临的一个重要挑战是人才短缺。这一领域需要同时具备 AI 算法、硬件设计和系统集成等多方面知识的复合型人才，而目前市场上这类人才非常稀缺。

1. 人才需求与供给的差距

AI+FPGA 领域对人才的要求非常高，需要掌握 AI 算法、深度学习框架、硬件描述语言、FPGA 开发工具、系统集成等多方面的知识和技能。然而，传统的教育体系和人才培养模式难以满足这一需求，导致市场上符合要求的人才供不应求。

为了解决这一问题，需要加强高校和企业的合作，推动跨学科教育和培训，培养更多具备 AI 和 FPGA 复合知识的人才。例如，可以在高校开设 AI+FPGA 相关的课程和研究方向，提供实践项目和实习机会，帮助学生掌握必要的知识和技能。同时，企业也可以提供内部培训和认证计划，提升现有员工的技能水平。

2. 知识更新与技能提升的压力

AI 和 FPGA 技术都在快速发展，知识和技能的更新速度非常快。从业人员需要不断学习和更新知识，才能跟上技术的发展。这种持续学习的压力也是人才短缺的一个重要原因。

为了应对这一挑战，需要建立更加开放和协作的学习平台和社区，促进知识共享和技术交流。例如，可以组织技术研讨会、工作坊和培训课程，邀请行业专家分享最新的技术和经验。同时，开源社区和在线学习平台也可以提供丰富的学习资源，帮助从业人员不断提升技能。

3. 跨领域协作的障碍

AI+FPGA 项目通常需要来自不同领域的团队成员（如 AI 工程师、硬件工程师、软件工程师）密切协作，但不同领域的专业术语、思维方式和工作习惯存在差异，可能导致沟通障碍和协作效率低下。

为了克服这一障碍，需要建立有效的沟通机制和协作流程，促进不同领域团队成员之间的理解和合作。例如，可以组织跨领域的团队建设活动，促进成员之间的交流和了解。同时，也需要培养团队成员的跨领域思维和沟通能力，使他们能够更好地理解彼此的需求和挑战。

（三）应对策略探讨

针对上述挑战，以下提出几点具体的应对策略，帮助企业和从业人员更好地把握 AI+FPGA 领域的机遇。

1. 加强产学研合作

产学研合作是解决技术挑战和人才短缺的有效途径。通过高校、研究机构和企业的合作，可以共同开展前沿技术研究，培养符合市场需求的人才，加速技术创新和应用推广。

具体措施包括：建立联合实验室和研究中心，共同承担科研项目；设立校企合作课程和实习项目，培养学生的实践能力；组织技术研讨会和学术交流活动，促进知识共享和技术交流；建立人才培养计划和奖学金，吸引更多学生投身 AI+FPGA 领域。

2. 推动开源生态建设

开源生态可以促进技术创新和知识共享，降低技术门槛，加速技术普及和应用。推动 AI+FPGA 开源生态建设，可以吸引更多的开发者参与，形成更加丰富和活跃的社区。

具体措施包括：开源 FPGA 设计工具和框架，如 Xilinx 的 Vitis 和 Intel 的 FPGA AI Suite；开源 AI 模型和应用案例，为开发者提供参考和借鉴；建立开源社区和论坛，促进开发者之间的交流和合作；组织开源项目和黑客马拉松，激发创新和创意。

3. 发展自动化工具链

自动化工具链是降低开发难度和提高开发效率的关键。发展更加智能和自动化的工具链，可以使更多的开发者参与 FPGA 开发，扩大人才池，加速应用创新。

具体措施包括：开发自动代码生成工具，将高级语言（如 C/C++、Python）直接转换为 FPGA 可执行的硬件描述；开发智能调试和优化工具，帮助开发者更快地定位和解决问题；开发端到端的集成开发环境，简化从模型训练到硬件部署的全过程；开发硬件感知的编译优化技术，自动根据 FPGA 硬件特性优化模型和代码。

4. 构建多层次人才培养体系

构建多层次的人才培养体系，是解决人才短缺问题的根本途径。这一体系应包括基础教育、职业培训和继续教育等多个层次，覆盖不同背景和需求的人群。

具体措施包括：在高校开设 AI+FPGA 相关课程和专业，培养专业人才；开展职业培训和认证项目，提升从业人员的技能水平；组织技术研讨会和工作坊，分享最新的技术和经验；建立在线学习平台和知识库，提供丰富的学习资源；鼓励跨领域学习和交流，培养复合型人才。

5. 促进产业联盟与合作

产业联盟和合作可以整合产业链上下游的资源和优势，形成合力，共同推动 AI+FPGA 技术的发展和应用。

具体措施包括：成立行业协会和联盟，促进企业间的交流和合作；建立产业标准和规范，推动技术的标准化和互操作性；组织行业展会和论坛，展示最新的技术和产品；开展联合研发和创新项目，共同攻克技术难题；建立产业投资基金，支持创新型企业和项目。

六、未来展望

（一）技术发展趋势预测

随着 AI 和 FPGA 技术的不断发展，AI+FPGA 领域将呈现以下几个重要的技术发展趋势。

1. 异构计算架构的深化

未来的 AI 计算将更加注重异构计算架构的设计和优化，将 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等不同类型的计算资源有机结合，发挥各自的优势，实现更高的性能和能效。FPGA 作为一种灵活可编程的硬件平台，将在异构计算架构中扮演更加重要的角色，特别是在需要动态调整和定制化加速的场景中。

Intel Agilex 7 FPGA 在异构计算方面表现出色，集成了 HBM2E 内存，在 Transformer 模型推理里能效比 GPU 还高 30%(16)。这种异构计算架构的设计，将成为未来 AI 计算的主流趋势。

2. 动态重构技术的演进

动态重构是 FPGA 的核心优势之一，未来这一技术将进一步演进和完善。一方面，动态重构的粒度将更加精细，可以实现更灵活的资源分配和任务调度；另一方面，动态重构的速度将更快，重构时间将更短，从而支持更加实时和动态的应用场景。

Xilinx 的动态功能交换（DFX）技术将 FPGA 划分为静态区域和可重构区域，允许在系统运行过程中动态加载不同的功能模块(79)。未来，DFX 技术将进一步优化，支持更加复杂的动态重构场景，如多模块并行重构、重构过程中的数据一致性维护等。

3. AI 模型与 FPGA 硬件的深度协同优化

未来的 AI 模型将更加注重与 FPGA 硬件的协同优化，针对 FPGA 的硬件特性设计更加高效的模型架构和算法。同时，FPGA 硬件也将更加面向 AI 工作负载进行优化，增加专用的 AI 加速模块和指令集，提高 AI 处理效率和能效。

Intel 的 Agilex 3 FPGA 内置 AI Tensor 模块，专为 AI 工作负载优化，提供高达 2.8 峰值 INT8 TOPS 的性能(8)。Xilinx 的 DPU（深度学习处理器单元）也是一种专为卷积神经网络优化的硬件引擎(17)。这些专用 AI 加速模块的出现，标志着 FPGA 硬件正朝着更加面向 AI 工作负载的方向发展。

4. 边缘 AI 与 FPGA 的深度融合

随着边缘计算的兴起，边缘 AI 将成为未来 AI 应用的重要方向。FPGA 凭借其低延迟、高能效和可重构性，将在边缘 AI 领域发挥关键作用。未来，FPGA 将更加注重边缘应用场景的优化，如低功耗设计、小型化封装、实时处理能力等。

Altera 的 Agilex 3 FPGA 专为边缘计算设计，采用了低功耗工艺和紧凑的封装形式，适用于各种边缘 AI 应用场景(15)。Xilinx 的 Kria 系列也专为边缘 AI 设计，提供了从硬件到软件的完整解决方案(80)。这些产品的出现，表明 FPGA 厂商正在积极布局边缘 AI 市场。

5. AI 辅助的 FPGA 设计与优化

未来，AI 技术将更加深入地应用于 FPGA 的设计和优化过程中，实现自动化和智能化的 FPGA 开发。AI 可以帮助工程师更高效地完成逻辑综合、布局布线、性能优化等任务，提高设计效率和质量。

微软的 Project Brainwave 项目利用 AI 技术，为没有硬件设计经验的用户提供深度神经网络的自动部署和硬件加速(24)。这种 AI 辅助的 FPGA 设计模式，将成为未来的发展趋势，使更多的开发者能够参与 FPGA 开发，扩大人才池，加速应用创新。

（二）对行业的深远影响展望

AI 技术对 FPGA 行业的影响将是深远而全面的，不仅改变技术和产品形态，还将重塑市场格局和商业模式。

1. FPGA 市场规模的扩大

AI 应用的快速增长将推动 FPGA 市场规模的扩大。根据预测，到 2028 年全球边缘 AI 芯片市场规模将超千亿美元(15)。FPGA 作为一种重要的 AI 加速硬件，将在这一市场中占据重要份额。

目前，FPGA 在 AI 加速领域的应用主要集中在数据中心和边缘计算，但随着 AI 应用的不断扩展，FPGA 将进入更多的领域和场景，如自动驾驶、医疗设备、智能家居等。这将进一步扩大 FPGA 的市场规模，为 FPGA 厂商带来新的增长机会。

2. FPGA 产品形态的变革

AI 技术将推动 FPGA 产品形态的变革，从传统的通用型 FPGA 向更加面向 AI 的专用型 FPGA 发展。未来的 FPGA 产品将更加注重 AI 处理能力和能效，增加专用的 AI 加速模块和接口，优化内存带宽和数据传输，提高并行处理能力。

Intel 的 Agilex 系列和 Xilinx 的 Versal 系列都是面向 AI 时代的新一代 FPGA 产品，它们集成了专用的 AI 加速模块和高性能内存接口，专为 AI 工作负载优化(8)。这些产品的出现，标志着 FPGA 正从通用型硬件向更加专业化的 AI 加速平台转变。

3. 产业链结构的调整

AI 技术将导致 FPGA 产业链结构的调整，形成更加开放和协作的产业生态。一方面，传统的 FPGA 厂商将通过收购和整合 AI 技术公司，增强自身在 AI 领域的竞争力；另一方面，新兴的 AI-FPGA 初创公司将不断涌现，提供更加专业化的解决方案。

Xilinx 收购深鉴科技，Intel 收购 Altera，都是为了在 AI 时代抢占先机(24)。同时，云服务提供商和大型科技公司也在积极布局 FPGA-AI 领域，通过自研或合作的方式，开发专用的 FPGA 加速解决方案。这种产业链结构的调整，将促进技术创新和市场竞争，推动 AI+FPGA 技术的快速发展。

4. 应用场景的多元化

AI 技术将推动 FPGA 应用场景的多元化，从传统的通信、工业控制等领域扩展到 AI 计算、边缘计算、自动驾驶、医疗设备等新兴领域。未来，FPGA 将在更多的高价值应用场景中发挥关键作用。

例如，在自动驾驶领域，FPGA 可以加速传感器数据处理和决策控制；在医疗领域，FPGA 可以加速医学图像分析和诊断；在智能制造领域，FPGA 可以实现实时质量检测和过程控制；在智慧城市领域，FPGA 可以实现视频分析和智能交通管理。这些应用场景的多元化，将为 FPGA 带来更广阔的市场空间和发展机会。

5. 商业模式的创新

AI 技术将促进 FPGA 商业模式的创新，从传统的硬件销售向软硬件一体化解决方案和服务转变。未来，FPGA 厂商将更加注重软件和服务的整合，提供端到端的解决方案，满足客户的多样化需求。

微软的 Project Brainwave 提供了基于 FPGA 的 AI 推理服务，用户可以在 Azure 云平台上使用预先训练好的 DNN 模型进行实时推理(25)。这种服务模式使得用户无需了解 FPGA 的底层细节，即可享受 FPGA 加速带来的好处。未来，这种基于服务的商业模式将更加普及，为 FPGA 厂商带来新的收入来源。

结语：拥抱变革，迎接未来

AI 技术正在深刻地重塑 FPGA 的工作方式与行业格局。从设计流程的加速、开发效率的提升到动态重构能力的增强，AI 为 FPGA 带来了前所未有的变革与机遇。同时，AI 也推动了 FPGA 市场格局的变化、产业链的重塑和应用场景的多元化，为 FPGA 行业注入了新的活力。

在这一变革浪潮中，我们看到了 AI 与 FPGA 结合的巨大潜力和价值。AI+FPGA 解决方案在性能、能效和实时性方面具有显著优势，能够满足各种高要求的 AI 应用场景。从微软的 Project Brainwave 到 Xilinx 的 Vitis AI，再到 Altera 的 Agilex 3 FPGA，各种成功案例证明了 AI+FPGA 的技术可行性和商业价值。

然而，我们也应该看到，AI+FPGA 领域仍面临着技术挑战、人才短缺等问题。要应对这些挑战，需要产学研各界的共同努力，加强合作，推动技术创新和人才培养，促进产业生态的完善和发展。

展望未来，AI+FPGA 技术将继续演进和发展。异构计算架构的深化、动态重构技术的演进、AI 模型与 FPGA 硬件的深度协同优化、边缘 AI 与 FPGA 的深度融合以及 AI 辅助的 FPGA 设计与优化，将成为未来的重要发展趋势。这些趋势将进一步推动 AI+FPGA 技术的发展和应用，为各行业带来更多创新和变革。

对于技术从业者而言，拥抱变革，不断学习和更新知识，培养跨领域的能力，是把握 AI+FPGA 时代机遇的关键。同时，也要保持开放的心态，积极参与开源社区和技术交流，共同推动 AI+FPGA 技术的发展和应用。

在 AI 与 FPGA 的融合与创新中，我们有理由相信，这一领域将为未来的智能社会提供强大的技术支撑，推动人工智能技术的广泛应用和落地，创造更加智能、高效、美好的未来。让我们共同拥抱变革，迎接 AI+FPGA 时代的到来！

**参考资料 **

[1] AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景-CSDN博客 https://blog.csdn.net/Frankabcdefgh/article/details/149431648

[2] 全球AI最新资讯8月3日 2025年8月3日全球人工智能（AI）最新资讯汇总-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7534037222127963419/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7534037569722420018&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=rFKvMljWYjTKTWKh0NkvxH9QQfdqq8H.dpmvF89bCwc-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452975&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[3] 全球AI最新资讯8月5日 2025年8月5日全球人工智能（AI）最新资讯汇总-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7534735820926897446/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7534735966968236819&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=Zw8jqumnOEnta7ElegH.GcgaMrfXarRWHUbBg8mLYwQ-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452975&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

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[7] 中档FPGA企业海外市场拓展策略白皮书(2025版) https://m.gelonghui.com/p/2231303

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[10] FPGA芯片迎来AI新机遇-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7355752497731947828/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7355752687180303113&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=SGM.dBqstMpChX7xcAQte4eLOux5jzowaFgS9jdcCAg-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[11] XILINX FPGA占全球52%市场份额，国内厂商国产化率不到5%，未来国产化空间广阔，期待弯道超车！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7238390843479051576/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7235001876201130789&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=kf53AfLDaWTMcB2rkOcdbAMn5YKewSuIinEBLJH5Gcg-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[12] Altera Newsroom https://www.altera.com/newsroom.html

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[14] Altera FPGA炸场！AI边缘计算黑科技颠覆未来-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7525391060223135002/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7525391058750950190&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=kfB7hr3kUGedxYyFA_DizvclSAzcIMPoE9PKTNYeCFQ-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[15] 抖音标题：

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[16] 英特尔出售 Altera，FPGA 市场格局将被改写？-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7494550880793759028/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7494551018819160869&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=QgF3tzv16IeyRCL1Ovo3fKpt_LcvKC9J5AZPTjY21Rk-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[17] 基于Xilinx FPGA的Corazon-AI边缘智能解决方案_xilinx ai-CSDN博客 https://blog.csdn.net/dpwkj/article/details/136945229

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[19] 基于 FPGA 的遥感图像智能处理系统-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2494102

[20] 在米尔FPGA开发板上实现Tiny YOLO V4，助力AIoT应用 - myfeiyang - 博客园 https://www.cnblogs.com/cbd7788/p/18590999

[21] Altera 2025新品发布:以独立运营优势引领FPGA创新，赋能边缘与AI未来 https://www.slkormicro.com/electronic-innovation-network/997635.html

[22] 赛灵思XCVP1502-2MSEVSVA2785新到库存现货-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

[23] EDA软件断供后，FPGA芯片会成下个目标吗？要如何破局？ 科普一下什么是FPGA，在科技竞争的当下，为何FPGA越来越重要。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7514251048924630283/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7514251478954232615&region=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=0agUh40iAd2mR.RT6t6zzz_Z_XxYEjaoEzof_M40MLo-&share_version=280700&titleType=title&ts=1754452976&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1

[24] 学习FPGA之三:FPGA与人工智能_fpga在人工智能的应用案例-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对比GPU，优劣势与应用场景分析_gpu与fpga在深度学习方面的比较-CSDN博客 https://blog.csdn.net/u013643074/article/details/134437234

[27] FPGA加速深度学习模型的案例 - 电子发烧友网 https://m.elecfans.com/zt/1892670/

[28] #创作灵感 FPGA AI Suite 系列3，工程创建与参考设计#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：神经网络加速与机器学习算法优化-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] 神经网络权重导入FPGA，加速你的AI应用！-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 技术之一:DFX 实例精讲-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 动态重构的概念和实现_fpga dfx-CSDN博客 https://blog.csdn.net/old_stone/article/details/148823580

[56] 嵌入式边缘计算场景下FPGA动态部分重配置技术实践_华清远见官网手机站 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] 振华航空芯资讯:Xilinx为Vivado设计工具带来突破性改进 - Xilinx代理商|赛灵思代理商-赛灵思公司授权Xilinx代理商 http://www.xilinx-bdt.com/info/1861/120307.html

[59] XILINX 赛灵思命名规则解读来啦！包教包会！不会就多看盛达伟业哈哈哈😁！关注小杨吧！-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安全运行的最佳实践 - CSDN文库 https://wenku.csdn.net/column/hgytu2ngi8

[68] Vitis AI——FPGA学习笔记 - switch_swq - 博客园 https://www.cnblogs.com/switch-swq/p/18704888

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

[70] 想用FPGA加速神经网络，这两个开源项目你必须要了解-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://cloud.tencent.com/developer/article/1952054?areaSource=106000.13

[71] 硬件加速压缩技术-洞察及研究.docx-原创力文档 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