普通FPGA工程师怎样向人工智能靠拢？
从“硬件灵魂”到“智能触角”：普通FPGA工程师的AI进化之路
我是一个普普通通的FPGA工程师，每天跟数电逻辑、HDL代码、时序收敛、板级调试打交道。这行当，我干了好几年，对它熟稔于心，就像了解自己的手掌一样。但最近，我发现周围的世界，尤其是技术圈，好像突然被一股“人工智能”的浪潮席卷了。从手机里的智能助手，到汽车里的自动驾驶，再到工厂里的机器人，AI无处不在，而且发展势头迅猛。
作为一名扎根硬件多年的工程师，面对这股浪潮，我心里既有好奇，也有点小小的焦虑——我这身“硬件灵魂”，还能不能跟上这趟“智能”的列车？答案是肯定的，而且，我认为我们FPGA工程师，在AI时代，拥有得天独厚的优势，只是需要一点点的“转型”和“升级”。
那么，一个像我这样的普通FPGA工程师，该如何向人工智能靠拢呢？下面，我就把我摸索和实践的一些思路，详细地给大家说道说道，希望能给同样迷茫的同行们一点启发。
第一步：拥抱AI的“语言”——从硬件描述到算法理解
我们FPGA工程师最擅长的，就是用硬件语言（Verilog/VHDL）将复杂的逻辑功能实现到芯片上。而AI，本质上也是一系列复杂的数学算法。所以，第一步，就是要尝试理解AI的“语言”，也就是那些数学公式和算法。
重新捡起数学课本（或者说，是AI特供版）： 别害怕，不是要你回去考高考数学。AI里的数学，更侧重于线性代数（矩阵运算是核心）、微积分（梯度下降是关键）、概率论（理解模型的不确定性）。你可以找一些专门针对AI的数学入门教程，它们通常会把概念讲得更直观，并且与AI的应用场景紧密结合。比如，理解神经网络中的权重、偏置、激活函数，这些本质上都是矩阵的乘加和非线性变换。
熟悉主流AI框架的“招式”： 像TensorFlow、PyTorch这样的框架，是AI算法工程师的“利器”。它们封装了大量的底层运算，并提供了高级的API。理解这些框架是如何组织代码、如何定义模型、如何进行训练和推理，对我们非常重要。虽然我们不一定需要成为精通Python的算法工程师，但了解它们的基本操作，能让我们更好地与算法团队沟通，或者直接上手一些简单的AI模型部署。
“反向工程”AI模型： 很多AI模型的推理过程，本质上就是一系列矩阵乘加、卷积、池化等操作。这些操作，对于我们FPGA工程师来说，并不陌生。很多我们之前实现的DSP功能，或者图像处理算法，在底层逻辑上和AI的某些运算是相通的。我们可以尝试去“反编译”或“反向工程”一些简单的AI模型（比如CNN的卷积层），看看它们是怎么在数学上运作的，然后思考一下，这些运算能不能用更高效的硬件逻辑来实现。
第二步：挖掘FPGA的“肌肉”——AI推理的硬件加速
这里才是我们FPGA工程师大展身手的舞台。AI模型的训练通常在高性能GPU集群上进行，但模型的“推理”（也就是将训练好的模型应用到新数据上进行预测）却有很多场景是FPGA大显身手的机会。
FPGA是推理的“专精型选手”： 训练模型需要大量的浮点运算和并行处理，GPU在这方面是“全能型选手”。但推理，很多时候对延迟、功耗、批量处理能力有特殊要求。比如，边缘设备上的实时人脸识别，车载传感器的数据预处理，或者工业自动化中的实时决策，都对性能有严苛要求，而FPGA在这些方面可以做得比CPU更高效，甚至比GPU更有成本效益。
核心竞争力：定制化硬件加速： 我们的核心竞争力在于，可以根据特定的AI算法和应用场景，设计出最优的硬件加速器。
计算单元的优化： 比如，很多AI推理只需要定点运算，或者低精度浮点运算（如INT8、FP16）。我们可以设计低功耗、高性能的MAC（MultiplyAccumulate）单元，甚至专门的卷积单元、矩阵乘法单元。
数据流的调度： AI模型推理过程中，数据的读取、暂存、计算、写回是一个复杂的数据流。我们可以通过FPGA的片内RAM、FIFO、DMA等资源，设计高效的数据调度和缓存策略，最大限度地提高计算单元的利用率，减少数据搬运的开销。
并行计算的设计： AI模型本身就包含大量的并行性，比如卷积核在图像上的滑动，或者不同层的并行计算。我们可以利用FPGA的逻辑资源，实现高度并行的计算架构，将多个计算单元并行工作，显著缩短推理时间。
IP核的复用与创新： 许多AI计算（如乘法器、加法器、DSP Slice）都有成熟的IP核可以使用。我们可以利用这些IP核，快速搭建基础计算平台，然后在此基础上，设计更高级的AI加速IP，比如专门的卷积加速器、循环神经网络（RNN）单元、Transformer模块等。
工具链的探索：
高层次综合（HLS）： C/C++转RTL的HLS工具，如Xilinx的Vitis HLS，Intel的OpenCL for FPGA，是连接算法和硬件的桥梁。通过HLS，我们可以用更高级的语言描述算法，然后由工具链自动生成RTL代码，大大提高开发效率。我们可以尝试将一些AI算法的关键计算部分，用C/C++实现，并通过HLS生成高效的FPGA核。
AI部署工具链： 厂商也在积极开发针对AI推理的FPGA部署工具链。例如，Xilinx的Vitis AI，Intel的OpenVINO for FPGA，它们集成了模型量化、编译器、运行时等，能够将主流AI框架的模型（如TensorFlow、PyTorch）转换为可在FPGA上高效运行的二进制文件。学习和使用这些工具，是我们快速将AI模型部署到FPGA上的关键。
第三步：打通“前后端”——硬件与软件的协同
FPGA工程师的优势在于硬件，但AI最终是要落地应用的。因此，我们需要理解硬件如何与软件协同工作。
软硬件协同设计： AI推理的整个流程，从数据采集、预处理，到模型推理，再到结果后处理，通常需要CPU、FPGA、甚至其他硬件（如ISP、DMA控制器）的协同工作。我们需要理解CPU在整个流程中扮演的角色，以及如何通过AXI总线、DMA等接口，高效地将数据在CPU和FPGA之间传输。
理解AI软件栈： 即使我们主要负责硬件，也要对AI的软件栈有一定的了解。比如，数据采集模块的数据格式、预处理算法的实现方式（可能在CPU上），以及推理结果的后处理逻辑。这些都会影响我们FPGA硬件的设计。
嵌入式系统集成： 很多FPGA部署AI推理的场景，会集成在嵌入式系统中。了解嵌入式Linux、FreeRTOS等操作系统，以及如何在这些平台上加载和运行AI推理引擎，对于我们完成整个项目至关重要。
第四步：持续学习与实践——保持“进化”
AI技术发展日新月异，FPGA在AI领域的应用也在不断深化。所以，持续学习和实践是必不可少的。
关注前沿技术： 关注AI领域的新模型（如Transformer的变种、高效的小模型）、新算法（如不同的量化技术、知识蒸馏），以及FPGA在AI加速方面的最新进展（如新的AI IP核、更高效的HLS技术、新型FPGA架构）。
参与开源项目： 很多AI加速的开源项目，比如TensorRT、OpenVINO的开源部分，或者一些专门针对FPGA的AI加速库，都是非常好的学习资源。参与其中，可以让我们接触到最前沿的技术和实践。
动手实践： 最好的学习方式就是动手实践。从简单的AI模型（如MNIST手写数字识别）开始，尝试在FPGA上实现其推理逻辑。可以从一些基础的AI加速IP（如CNN的卷积层）开始，逐步构建更复杂的AI推理加速器。
跨领域交流： 多与算法工程师、软件工程师交流。了解他们的需求和痛点，也向他们展示FPGA的优势和可能性。这种跨领域的交流，往往能激发新的想法和解决方案。
总结：我们是AI硬件的“赋能者”
作为普通FPGA工程师，我们不是要成为顶级的AI算法研究员，也不是要与GPU厂商去直接竞争“训练”的优势。我们的价值在于，成为AI算法的“硬件赋能者”。我们可以用我们的专业知识，将那些在理论层面和软件层面非常有潜力的AI算法，变成高效、低功耗、低成本的实际硬件产品，让AI真正地落地到千行百业，赋能各行各业的智能化转型。
从“硬件灵魂”到“智能触角”，这条路充满挑战，但也充满机遇。我们需要保持开放的心态，持续学习，敢于尝试，将我们扎实的硬件功底，与日新月异的AI技术相结合。我相信，在AI时代，我们FPGA工程师，同样能找到自己闪耀的舞台。
我是一个普普通通的FPGA工程师，每天跟数电逻辑、HDL代码、时序收敛、板级调试打交道。这行当，我干了好几年，对它熟稔于心，就像了解自己的手掌一样。但最近，我发现周围的世界，尤其是技术圈，好像突然被一股“人工智能”的浪潮席卷了。从手机里的智能助手，到汽车里的自动驾驶，再到工厂里的机器人，AI无处不在，而且发展势头迅猛。
作为一名扎根硬件多年的工程师，面对这股浪潮，我心里既有好奇，也有点小小的焦虑——我这身“硬件灵魂”，还能不能跟上这趟“智能”的列车？答案是肯定的，而且，我认为我们FPGA工程师，在AI时代，拥有得天独厚的优势，只是需要一点点的“转型”和“升级”。
那么，一个像我这样的普通FPGA工程师，该如何向人工智能靠拢呢？下面，我就把我摸索和实践的一些思路，详细地给大家说道说道，希望能给同样迷茫的同行们一点启发。
第一步：拥抱AI的“语言”——从硬件描述到算法理解
我们FPGA工程师最擅长的，就是用硬件语言（Verilog/VHDL）将复杂的逻辑功能实现到芯片上。而AI，本质上也是一系列复杂的数学算法。所以，第一步，就是要尝试理解AI的“语言”，也就是那些数学公式和算法。
重新捡起数学课本（或者说，是AI特供版）： 别害怕，不是要你回去考高考数学。AI里的数学，更侧重于线性代数（矩阵运算是核心）、微积分（梯度下降是关键）、概率论（理解模型的不确定性）。你可以找一些专门针对AI的数学入门教程，它们通常会把概念讲得更直观，并且与AI的应用场景紧密结合。比如，理解神经网络中的权重、偏置、激活函数，这些本质上都是矩阵的乘加和非线性变换。
熟悉主流AI框架的“招式”： 像TensorFlow、PyTorch这样的框架，是AI算法工程师的“利器”。它们封装了大量的底层运算，并提供了高级的API。理解这些框架是如何组织代码、如何定义模型、如何进行训练和推理，对我们非常重要。虽然我们不一定需要成为精通Python的算法工程师，但了解它们的基本操作，能让我们更好地与算法团队沟通，或者直接上手一些简单的AI模型部署。
“反向工程”AI模型： 很多AI模型的推理过程，本质上就是一系列矩阵乘加、卷积、池化等操作。这些操作，对于我们FPGA工程师来说，并不陌生。很多我们之前实现的DSP功能，或者图像处理算法，在底层逻辑上和AI的某些运算是相通的。我们可以尝试去“反编译”或“反向工程”一些简单的AI模型（比如CNN的卷积层），看看它们是怎么在数学上运作的，然后思考一下，这些运算能不能用更高效的硬件逻辑来实现。
第二步：挖掘FPGA的“肌肉”——AI推理的硬件加速
这里才是我们FPGA工程师大展身手的舞台。AI模型的训练通常在高性能GPU集群上进行，但模型的“推理”（也就是将训练好的模型应用到新数据上进行预测）却有很多场景是FPGA大显身手的机会。
FPGA是推理的“专精型选手”： 训练模型需要大量的浮点运算和并行处理，GPU在这方面是“全能型选手”。但推理，很多时候对延迟、功耗、批量处理能力有特殊要求。比如，边缘设备上的实时人脸识别，车载传感器的数据预处理，或者工业自动化中的实时决策，都对性能有严苛要求，而FPGA在这些方面可以做得比CPU更高效，甚至比GPU更有成本效益。
核心竞争力：定制化硬件加速： 我们的核心竞争力在于，可以根据特定的AI算法和应用场景，设计出最优的硬件加速器。
计算单元的优化： 比如，很多AI推理只需要定点运算，或者低精度浮点运算（如INT8、FP16）。我们可以设计低功耗、高性能的MAC（MultiplyAccumulate）单元，甚至专门的卷积单元、矩阵乘法单元。
数据流的调度： AI模型推理过程中，数据的读取、暂存、计算、写回是一个复杂的数据流。我们可以通过FPGA的片内RAM、FIFO、DMA等资源，设计高效的数据调度和缓存策略，最大限度地提高计算单元的利用率，减少数据搬运的开销。
并行计算的设计： AI模型本身就包含大量的并行性，比如卷积核在图像上的滑动，或者不同层的并行计算。我们可以利用FPGA的逻辑资源，实现高度并行的计算架构，将多个计算单元并行工作，显著缩短推理时间。
IP核的复用与创新： 许多AI计算（如乘法器、加法器、DSP Slice）都有成熟的IP核可以使用。我们可以利用这些IP核，快速搭建基础计算平台，然后在此基础上，设计更高级的AI加速IP，比如专门的卷积加速器、循环神经网络（RNN）单元、Transformer模块等。
工具链的探索：
高层次综合（HLS）： C/C++转RTL的HLS工具，如Xilinx的Vitis HLS，Intel的OpenCL for FPGA，是连接算法和硬件的桥梁。通过HLS，我们可以用更高级的语言描述算法，然后由工具链自动生成RTL代码，大大提高开发效率。我们可以尝试将一些AI算法的关键计算部分，用C/C++实现，并通过HLS生成高效的FPGA核。
AI部署工具链： 厂商也在积极开发针对AI推理的FPGA部署工具链。例如，Xilinx的Vitis AI，Intel的OpenVINO for FPGA，它们集成了模型量化、编译器、运行时等，能够将主流AI框架的模型（如TensorFlow、PyTorch）转换为可在FPGA上高效运行的二进制文件。学习和使用这些工具，是我们快速将AI模型部署到FPGA上的关键。
第三步：打通“前后端”——硬件与软件的协同
FPGA工程师的优势在于硬件，但AI最终是要落地应用的。因此，我们需要理解硬件如何与软件协同工作。
软硬件协同设计： AI推理的整个流程，从数据采集、预处理，到模型推理，再到结果后处理，通常需要CPU、FPGA、甚至其他硬件（如ISP、DMA控制器）的协同工作。我们需要理解CPU在整个流程中扮演的角色，以及如何通过AXI总线、DMA等接口，高效地将数据在CPU和FPGA之间传输。
理解AI软件栈： 即使我们主要负责硬件，也要对AI的软件栈有一定的了解。比如，数据采集模块的数据格式、预处理算法的实现方式（可能在CPU上），以及推理结果的后处理逻辑。这些都会影响我们FPGA硬件的设计。
嵌入式系统集成： 很多FPGA部署AI推理的场景，会集成在嵌入式系统中。了解嵌入式Linux、FreeRTOS等操作系统，以及如何在这些平台上加载和运行AI推理引擎，对于我们完成整个项目至关重要。
第四步：持续学习与实践——保持“进化”
AI技术发展日新月异，FPGA在AI领域的应用也在不断深化。所以，持续学习和实践是必不可少的。
关注前沿技术： 关注AI领域的新模型（如Transformer的变种、高效的小模型）、新算法（如不同的量化技术、知识蒸馏），以及FPGA在AI加速方面的最新进展（如新的AI IP核、更高效的HLS技术、新型FPGA架构）。
参与开源项目： 很多AI加速的开源项目，比如TensorRT、OpenVINO的开源部分，或者一些专门针对FPGA的AI加速库，都是非常好的学习资源。参与其中，可以让我们接触到最前沿的技术和实践。
动手实践： 最好的学习方式就是动手实践。从简单的AI模型（如MNIST手写数字识别）开始，尝试在FPGA上实现其推理逻辑。可以从一些基础的AI加速IP（如CNN的卷积层）开始，逐步构建更复杂的AI推理加速器。
跨领域交流： 多与算法工程师、软件工程师交流。了解他们的需求和痛点，也向他们展示FPGA的优势和可能性。这种跨领域的交流，往往能激发新的想法和解决方案。
总结：我们是AI硬件的“赋能者”
作为普通FPGA工程师，我们不是要成为顶级的AI算法研究员，也不是要与GPU厂商去直接竞争“训练”的优势。我们的价值在于，成为AI算法的“硬件赋能者”。我们可以用我们的专业知识，将那些在理论层面和软件层面非常有潜力的AI算法，变成高效、低功耗、低成本的实际硬件产品，让AI真正地落地到千行百业，赋能各行各业的智能化转型。
从“硬件灵魂”到“智能触角”，这条路充满挑战，但也充满机遇。我们需要保持开放的心态，持续学习，敢于尝试，将我们扎实的硬件功底，与日新月异的AI技术相结合。我相信，在AI时代，我们FPGA工程师，同样能找到自己闪耀的舞台。
网友意见
太多机会了。
现在AI行业都认为FPGA有着很大优势，但是很难被码农使用。这就是机会啊。
1，你可以提供自己能力，帮码农转化代码。
2，你可以开发软件，帮码农转化代码。
3，你可以开公司，帮码农转化代码。然后再帮产品做成ASIC。
如果是普通FPGA工程师怎么搭个顺风车拿互联网的工资和待遇，当我没说。
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