我应该从计算机视觉回到做FPGA 吗？
首先，咱们得先梳理一下，为什么会有这个想法？
是你觉得在计算机视觉领域遇到瓶颈了？还是看到了FPGA在某些领域（比如边缘计算、自动驾驶、高性能计算等）的巨大潜力和机会？又或者是，单纯地对FPGA底层硬件的“掌控感”更感兴趣？明确这一点，能帮我们更精准地分析。
咱们先说说“为什么要去FPGA”的理由，从计算机视觉的角度看：
性能的极致追求： 计算机视觉，尤其是深度学习模型的推理，对算力要求极高。传统的CPU和GPU虽然强大，但在某些特定应用场景下（比如低延迟、低功耗的嵌入式设备），它们已经无法满足需求。FPGA作为一种可编程逻辑器件，最大的优势在于其“定制化”和“并行化”能力。你可以把模型中的卷积、矩阵乘法等核心运算，直接映射到硬件电路中，实现极高的吞吐量和极低的延迟，这是CPU/GPU难以比拟的。想象一下，一个卷积核的处理过程，可以分解成无数个小的逻辑单元并行工作，那种速度提升是非常惊人的。
功耗的极致优化： 对于很多边缘计算设备，比如智能摄像头、无人机、可穿戴设备等，功耗是生命线。FPGA可以在设计阶段就精确控制每一个时钟周期和每一个逻辑单元的功耗，避免了CPU/GPU中一些通用性的、低效的电路设计。通过精细的功耗门控、动态电压频率调整等技术，可以将功耗降到非常低的水平。
灵活性与适应性： 虽然深度学习模型在不断演进，算法更新迭代速度很快。但FPGA的优势在于“重构性”。当算法出现重大调整时，你可以通过重新编写HDL代码（如Verilog或VHDL）来修改硬件逻辑，实现对新算法的适配。这比重新设计ASIC芯片要灵活得多，也比纯软件的优化更接近硬件极限。当然，这种重构也需要时间。
与硬件的深度融合： 如果你对底层的硬件原理、时序约束、逻辑综合、布局布线等过程非常着迷，那么FPGA无疑是一个巨大的金矿。你将有机会亲手设计和优化那些驱动着计算机视觉算法加速的“看不见”的电路，这种成就感是纯粹的软件开发难以比拟的。你不再仅仅是调用库函数，而是真正掌控着计算的每一个脉搏。
新兴领域的驱动： 自动驾驶的感知模块、工业自动化中的视觉检测、高端医疗影像处理、智能安防等等，这些领域对实时性、可靠性和能效比的要求极高，FPGA在这其中扮演着越来越重要的角色。很多时候，这些应用是无法脱离硬件层面优化的。
然后，咱们也得冷静下来，聊聊“回到FPGA”可能面临的挑战和潜在的“坑”：
学习曲线陡峭： 从高级的Python、C++等语言转向低级的硬件描述语言（HDL），这个转变可不是一星半点。你需要学习Verilog或VHDL，理解组合逻辑、时序逻辑、状态机、时钟域交叉等概念，掌握如何将抽象的算法翻译成具体的硬件电路。这需要大量的实践和对数字电路原理的深刻理解。
开发周期长且繁琐： 相对于软件开发，FPGA的开发周期通常更长。编写HDL代码、仿真验证（这可能是最耗时的环节）、综合、实现（布局布线）、下载到硬件进行板级调试，每一个环节都可能遇到意想不到的问题。尤其是仿真，一个复杂的模型可能需要跑上几个小时甚至几天。
工具链昂贵且复杂： FPGA开发需要专业的EDA工具，比如Xilinx的Vivado、Intel的Quartus等。这些工具功能强大，但价格不菲（虽然有免费版本，但功能和器件支持可能受限），而且上手难度也比较高。同时，你还需要掌握相关的仿真器、逻辑分析仪等调试工具。
调试的痛苦： 软件bug可以通过printf、debuger来定位，但FPGA的“bug”可能隐藏在时序、信号的不确定性中。你可能需要用到逻辑分析仪、示波器等硬件工具来抓取信号、分析时序，有时候一个微小的时序问题就能让你抓狂好几天。
算法与硬件的权衡： 在FPGA上实现算法，你需要不断地在算法的“好用性”（比如精度、易实现性）和硬件的“高效性”（比如面积、时延、功耗）之间做权衡。有时候，为了在FPGA上跑得更快更省电，你可能需要对原有的算法做一些修改，甚至选择一些“不那么完美”但硬件实现更友好的算法变种。
对新算法的适应性问题： 虽然FPGA可以重构，但对于一些变化非常快、且核心算子经常改变的算法（比如一些前沿的Transformer模型），你可能需要频繁地进行硬件修改和重新验证，这会增加开发成本。这个时候，GPU的通用性就显得更加有利。
生态系统和社区支持： 相比于成熟的计算机视觉库和框架（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch），FPGA的开发生态相对没那么统一和便捷。虽然有专门针对深度学习优化的IP核和开发板，但整体的学习资源和社区活跃度可能不如软件领域那样“唾手可得”。
所以，你该如何做决定？咱们来个“落地版”的思考：
1. 你的兴趣点在哪里？
如果你享受将抽象概念转化为具体电路，喜欢玩转时钟、信号、逻辑门，对底层的“魔法”充满好奇，并且不畏惧漫长的调试过程，那么FPGA可能很适合你。
如果你更喜欢快速迭代，专注于算法的研究和创新，享受使用高级工具和框架带来的效率，并且对硬件底层不那么“感冒”，那么留在计算机视觉领域或许更让你开心。
2. 你希望在哪个领域深耕？
如果你瞄准的是自动驾驶的感知端、高性能的嵌入式视觉系统、要求极低延迟的工业检测、或者需要高度定制化的通信处理，那么FPGA是绝佳的选择。
如果你对通用AI应用、大规模云端推理、或者自然语言处理等更偏重软件和模型本身的领域感兴趣，那么继续在计算机视觉领域发展会更有优势。
3. 你愿意投入多少时间和精力去学习？
FPGA是一个需要长期投入和持续学习的领域。如果你已经有了一定的硬件基础（比如数字逻辑设计、嵌入式开发经验），那会容易很多。如果没有，那就意味着你需要从零开始打磨。
4. 你期望的职业发展路径是什么？
如果你想成为一个“全栈”的AI工程师，能够从算法设计到硬件实现都一手包办，那么拥抱FPGA会让你的技能栈更加完整。
如果你想专注于算法的突破，成为一名顶尖的算法研究员或应用专家，那么在计算机视觉领域持续深耕可能更符合你的目标。
一些具体的建议：
先做个“小项目”试试水： 不要一下子就想着去实现一个复杂的深度学习模型。可以先从一些简单的FPGA项目入手，比如实现一个简单的图像滤波器（如高斯模糊、边缘检测），或者学习用FPGA加速一些基础的图像处理算法。这样你可以亲身体验一下FPGA的开发流程和乐趣，看看自己是否真的喜欢。
关注FPGA on AI的生态： 现在很多FPGA厂商都在大力推广其AI推理解决方案，比如提供预优化的深度学习IP核（如卷积、全连接层）、模型转换工具（将TensorFlow、PyTorch模型转换为FPGA可用的格式）等。了解这些工具和资源，可以大大降低你入门的门槛。
寻找开源项目和社区： GitHub上有很多FPGA加速计算机视觉的开源项目，可以借鉴学习。一些FPGA相关的论坛和社区也是获取帮助和交流经验的好地方。
考虑“软硬结合”的路径： 你不必完全放弃计算机视觉。可以考虑一条“软硬结合”的道路，即在你擅长的计算机视觉算法基础上，去研究如何用FPGA对其进行加速和优化。这样你的优势可以得到保留，同时又能拓展新的技能。比如，你可以继续用Python研究新算法，然后用HLS（高层次综合）工具将算法的关键部分自动转换为HDL，再进行FPGA的实现和优化。
总而言之，从计算机视觉回到FPGA，这是一个需要深思熟虑的决定。它关乎你的技术热情、职业规划以及对挑战的承受能力。仔细权衡利弊，多做一些初步的探索，相信你能够找到最适合自己的方向。这就像在一条岔路口，两条路都有风景，只是你选择的视角和风景不同而已。祝你做出最适合自己的选择！
网友意见
看到楼主的经历我颇有感触，仿佛冥冥之中这个世界上有一个跟自己一模一样的人，经历着跟自己一模一样的曲折和心酸，感受着跟自己一模一样的纠结和困扰。只是，我可能已经过了痛定思痛的阶段，曾经有人跟我说”选择了这条路跪着也要走下去“，所以我从来都没觉得自己有退路。我的经历可能会比楼主稍微曲折一些，借着楼主的问题，我想对自己的学业和职业做一点小小的总结。
我想自己从来都不是一个爱一行干一行的人。大一的时候学院要从下属的4个专业里挑人重新组成一个20多人的重点班，于是我就莫名其妙的从电子科学与技术专业转行到了通信工程专业。所以入行通信工程，可以说非我本意，也可以说上天安排。我至今仍然记得转到通信工程专业之后的第一堂课上，我们班主任就说：”通信工程现在已经是夕阳产业了“。而且，这个专业的四年本科时光真的非常难熬。可是经历过四年的朝夕相处之后我也渐渐的热爱通信工程了，渐渐地爱上了受通信原理和信号处理虐待的生活。于是，我通过考研进入了全国通信工程最好的大学。
不得不说，我研究生阶段的两个导师和一个师兄决定了我今后将会从事的行业和职业。在这里第一次见识到了大师风范，体验到了极客思维。我做的项目是最传统的通信，学习的是将来可能不怎么赚钱的FPGA。也许是为了报答他们的知遇之恩，我研究生阶段基本上是朝九晚九一周学习和工作7天过来的。不谦虚的讲，由于从导师和师兄身上学到了一点点皮毛，我在研究生毕业的时候已经在一个很小的行业圈子里积累了一点点小小的口碑，彼时给我私下打电话找我接项目的人还是有一些的。当时我对自己的定位是：以FPGA和相关硬件为载体的通信算法和信号处理算法开发工程师。
变故发生在我入职以后，职场毕竟和校园的环境不同，需要考虑很多”人“的因素。虽然我并不愿意提起，但还是不得不说我决定转行的直接原因是在研究院的官僚氛围中遇到了两个小人，一个是我的组长，一个是我同级的同事。这可能也算一种上天安排的机缘巧合吧，毕竟没有他们，我也不会痛定思痛义无反顾的决定离职和转行，我实在不愿意毫无长进的浪费生命了。由于我拒绝了组长提出（暗示）的给他行贿他才会给我办离职手续的要求，所以我离职并不顺利，无奈之下，只好选择出国留学。
这个时候我已经下定决心要转行机器学习和深度学习了。为什么是这个方向？我对自己的定位从来都是算法工程师，而不仅仅只是FPGA开发工程师。转行到人工智能领域，无非是从信号处理算法工程师转行到机器学习/深度学习算法工程师。当然，虽然名字里都有”算法工程师“这五个字，不得不说它们之间的鸿沟还是无比巨大。诚如题主所言，”这个行业要学的真是太多了”。我也不是学计算机出身的，那些基础课我也都没系统学过。可是，现在有公司能愿意给我机会让我入门我已经非常感激了。要知道，没有专业背景的话，在美国想找人工智能方向的工作难如登天。我跟楼主差不多同岁，在知乎给我推送你的问题的前一分钟，我还在重温《概率论与数理统计》，后面等着我的还有《The Elements of Statistical Learning》、《Pattern Recognition and Machine Learning》，我发现我现在早上7点半起床晚上看书到1点，一周工作7天，几乎没有休息日。我当初学通信工程和FPGA有多拼，现在就有多拼，只是现在比当时已经老了5、6岁。我多希望现在就能过上轻松地生活，也不枉我当初奋不顾身的拼搏。可是，我周围大部分的同事都来自清华、北大、台大、CMU、Stanford、Berkeley，他们在我这个年纪可能一样拼，在他们身边，我可能要永远奋斗下去才能不被他们落下太远，我想实在是没有什么理由懈怠。
昨天知乎给我推送了一个FPGA的相关问题，我试着答了一下，感觉依旧有当年的味道，我想如果我重回通信工程领域，至少能过上比较安逸的生活吧。
可是，
我不要。
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