FPGA实战项目4——AI 推理加速器

FPGA实战项目4——AI 推理加速器

一、项目概述​

（一）项目背景​

        随着人工智能在视觉领域的广泛应用，目标检测作为核心技术之一，对计算效率和能效比提出了更高要求。传统 CPU/GPU 在边缘设备上存在功耗高、延迟大等问题，而 FPGA 凭借其可重构特性和高效的并行计算能力，成为实现实时目标检测的理想选择。本项目基于 Xilinx Vitis AI 框架，旨在通过 HLS 实现卷积神经网络加速，优化并行计算单元，部署简化版 YOLOv3，在 FPGA 端实现高效的目标检测，并对比 CPU/GPU 的能效比，提升数据流与内存带宽利用率。

（二）项目目标​

1. 使用 HLS 实现 CNN 加速，设计并优化并行计算单元（PE 阵列）。​
2. 在 FPGA 上部署简化版 YOLOv8，实现实时目标检测（支持检测 / 跟踪多任务裁剪）。​
3. 对比 CPU/GPU，提升 FPGA 端的能效比，优化数据流与内存带宽利用率，保持检测精度（mAP）较原版下降 < 3%。

（三）基本知识背景​

HLS​

• 全称：High-Level Synthesis（高层综合）​

• 解释：一种将 C/C++ 等高级语言直接转换为寄存器传输级（RTL）代码的技术，无需手动编写 Verilog/VHDL，可大幅提升 FPGA 开发效率。项目中用于实现 CNN 算子的硬件加速设计，通过#pragma指令优化循环并行度、数据存储和接口时序。

CNN​

• 全称：Convolutional Neural Network（卷积神经网络）​

• 解释：一种专门用于图像处理的深度学习模型，通过卷积层、池化层、全连接层等提取图像特征。项目中部署简化版 YOLOv8，其骨干网络（如 Darknet-53）基于 CNN 架构，通过 HLS 优化卷积计算效率。

PE​

• 全称：Processing Element（处理单元）​

• 解释：硬件架构中执行基础计算操作的单元，单个 PE 可完成乘加（MAC）运算。项目中设计 2D PE 阵列（如 16x16），通过数据并行技术同时处理多个卷积核与特征图的计算，是加速 CNN 的核心单元。

YOLOv8​

• 全称：You Only Look Once Version 8（2023 年 Ultralytics 发布的目标检测算法）​

• 技术定位：单阶段端到端目标检测框架，支持检测、分割、跟踪多任务，相比 v3 版本，采用更高效的神经网络架构（如 C2f 模块）和动态标签分配策略，在精度和速度上显著提升。项目中部署其简化版，通过裁剪检测头和调整输入尺寸适配 FPGA 资源，实现实时检测。

FPGA​

• 全称：Field-Programmable Gate Array（现场可编程门阵列）​

• 解释：可重构硬件平台，项目中使用 Xilinx Zynq UltraScale + 系列，利用其 DS