FPGA原理与AI加速应用教程
面向软件工程师的FPGA实战指南
原始作者： zsc/fpga_tutorial
本教程基于原始作者的开源项目，采用知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议。
🌐 在线文档
📖 在线阅读： https://xde1997.github.io/Tutorial_FPGA/
GitHub Pages自动构建，支持搜索、代码高亮、移动端适配等功能。
本教程面向具有软件工程和AI背景的工程师，旨在快速掌握FPGA设计原理并应用于AI加速领域。课程采用自顶向下的方法，从系统架构到具体实现，重点关注大语言模型(LLM)、视觉模型和多模态AI系统的硬件加速。
🎯 目标读者
- 熟悉计算机体系结构的软件工程师
- 希望优化AI推理性能的算法工程师
- 需要评估FPGA vs GPU方案的系统架构师
📚 学习路径
- 基础篇 (Ch1-4)：20%内容，快速建立FPGA设计基础
- 进阶篇 (Ch5-10)：30%内容，掌握高级设计技术
- 应用篇 (Ch11-14)：30%内容，深入AI加速实战
- 优化篇 (Ch15-19)：20%内容，系统级优化与扩展
🚀 快速开始
- 在线阅读：https://xde1997.github.io/Tutorial_FPGA/
- 从第一章开始学习FPGA基础架构
- 按照章节顺序逐步深入
- 每章都包含实际案例分析，建议在Vivado环境中验证
💡 学习建议
- 动手实践：每章都包含实际案例分析，建议在Vivado环境中验证
- 性能思维：始终关注延迟、吞吐量、资源利用率的平衡
- 系统视角：不仅关注单个模块，更要理解系统级优化
- 持续更新：FPGA技术快速演进，关注最新器件特性
🛠️ 配套资源
- Vivado设计套件（推荐2023.2或更新版本）
- 参考设计：基于Zynq UltraScale+ MPSoC的推理加速器
- 仿真测试集：覆盖各章节核心概念
- 性能评估框架：延迟/吞吐量/功耗分析工具
📄 版权与反馈
本教程基于 zsc/fpga_tutorial 项目，遵循 CC BY-SA 4.0 协议。
许可证要求：
- 署名：使用本教程时请标注原始作者 zsc/fpga_tutorial
- 相同方式共享：基于本教程的衍生作品必须采用相同的CC BY-SA 4.0协议
如有问题或建议，请提交Issue。