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目前在做FPGA移植加速CNN卷積神經網絡Inference相關的學習，使用的是Xilinx公司的ZYNQ-7000系列的FPGA開發板，該博客為記錄相關學習內容，如有問題歡迎指教。
概念
FPGA是一種集成電路（IC），可以在制造后針對不同的算法進行編程。現代FPGA器件由多達200萬個邏輯單元組成，可配置為實現各種軟件算法。雖然傳統的FPGA設計流程與常規IC相比更像處理器，但與IC開發工作相比，FPGA提供了顯著的成本優勢，并且在大多數情況下提供相同級別的性能。與IC相比，FPGA的另一個優點是可以動態重新配置。此過程與在CPU處理器中加載程序相同，但是
FPGA架構
FPGA的基本結構由以下單元組成：
查找表（LUT）：執行邏輯運算；
觸發器（FF）：該寄存器存儲LUT的結果；
乘加器（DSP48等）：乘加計算單元；
線路（Wires）：連接不同的單元；
輸入/輸出（I/O）：數據進出FPGA的物理端口。
這些元素的組合產生了基本的FPGA架構，如圖所示。盡管該結構足以實現任何算法，但是實現的效率、吞吐量、所需的資源和可實現的時鐘頻率方面會受到一定的限制。
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