FPGA与深度学习的协同进化：边缘智能的硬件革命

现场可编程门阵列（FPGA）凭借灵活的并行计算架构，成为深度学习部署的核心硬件。传统GPU依赖固定指令集，而FPGA可定制化加速特定算子，如卷积、池化等。近年研究聚焦于模型压缩与硬件协同设计：通过剪枝、量化减少参数量，结合动态可重构技术，实现资源高效利用。例如，VGG16在FPGA上的推理速度比CPU快50倍，功耗降低90%。
 
应用场景覆盖自动驾驶（实时处理传感器数据）、医疗影像（毫秒级病灶检测）及智能监控（多目标跟踪）。然而，FPGA开发门槛高、生态不完善限制其普及。未来，开源框架与自动化工具链的成熟将推动技术下沉，异构计算（CPU+GPU+FPGA）或成为主流架构，为边缘智能提供低延迟、高性价比的解决方案。