前    言

随着深度学习的迅猛发展，大规模神经网络已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，并逐步渗透到各行各业。大模型对计算资源的需求不断攀升，特别是在训练和推理阶段，计算任务的复杂度和规模已远超传统处理器的处理能力。

为应对这一挑战，硬件加速技术应运而生，尤其是FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列），凭借其高度的并行计算能力和设计灵活性，成为深度学习加速中的重要解决方案。

本书从FPGA硬件加速的视角出发，系统探讨如何借助FPGA加速大规模深度学习模型的训练与推理过程，并通过具体的硬件设计和优化案例，全面展示FPGA在深度学习计算中的巨大潜力。

本书分为3部分，循序渐进地引导读者从理论基础迈向实战应用，全面掌握FPGA加速深度学习的核心技术。

第1部分：FPGA与深度学习基础。本部分旨在帮助读者奠定坚实的理论与技术基础，内容包括FPGA硬件架构、设计流程及深度学习加速的基本方法。

?第1章：介绍FPGA的基本架构和计算特性，阐述FPGA在深度学习中的应用场景，并讲解Verilog HDL的基础语法及其在FPGA硬件设计中的实际应用。

?第2章：重点讲解神经网络的基本概念，从感知机发展到深度学习，分析常见模型（如CNN、RNN、Transformer）的计算特性与性能瓶颈。

?第3章：聚焦FPGA在神经网络加速中的优化思路，介绍如何通过并行计算、流水线优化、低精度计算等技术提升FPGA的计算性能，并探讨其在存储优化和计算图硬件实现方面的应用。

第2部分：FPGA在大模型加速中的应用。本部分深入探讨FPGA在Transformer和卷积神经网络（CNN）等大模型中的应用，聚焦于加速策略和性能优化实践。

?第4章：剖析Transformer模型中的计算瓶颈，特别是自注意力机制和矩阵乘法方面的加速方法。

?第5章：详细讲解如何通过低精度计算、动态批处理、数据压缩和内存带宽优化等关键技术来加速大模型的推理过程。

?第6章：介绍如何在FPGA上实现基于模型剪枝与量化的加速优化，探讨如何通过异构计算架构（FPGA、GPU与CPU协同工作）来提升计算性能。

?第7章：进一步探讨模型压缩与量化技术（如模型剪枝、低比特量化和知识蒸馏等）在FPGA平台上的应用。

?第8章：讲解面向FPGA的深度学习编译器开发，涵盖高层次综合（HLS）与RTL优化的关键技术。

第3部分：FPGA加速实战与优化策略。本部分着重讨论FPGA在深度学习训练和推理中的实战应用与优化策略。

?第9章：深入探讨如何通过FPGA加速大模型训练，重点分析计算任务的划分、优化与资源分配，阐明如何利用FPGA的高并行性与低延迟特性，实现大模型训练过程中的高效计算。

?第10章：介绍如何利用Verilog设计低精度计算加速器，并进一步探讨资源调度、动态批处理优化与数据通信优化等手段，提升FPGA推理加速性能。

?第11章：深入分析OpenCL与HLS在大模型训练中的应用，重点阐述如何通过HLS与RTL设计的协同工作来优化FPGA硬件模块。

?第12章：集中讨论计算资源调度算法、多任务推理的协同优化等方面的技术，提供在多任务推理场景下高效分配计算资源的实战经验。

本书融合了FPGA硬件设计、深度学习加速以及编译优化等多个前沿方向，致力于为读者构建一个系统的技术框架，帮助读者从底层硬件设计到高层优化实现，全面掌握FPGA在大规模深度学习推理中的应用方法与关键技术。

本书适合学习FPGA设计的学生、从事FPGA开发的专业工程师，以及对高性能计算感兴趣的技术人员。无论读者是希望深入了解FPGA的硬件设计原理，还是探索如何将深度学习算法高效部署到FPGA平台，本书都能提供系统性的理论指导和丰富的实战经验。

期望读者通过本书的学习，不仅能掌握FPGA加速深度学习的核心技术，还能将所学应用于实际项目中，解决大模型训练和推理中的计算瓶颈问题。同时，也希望本书能够激发读者在硬件加速与深度学习交叉领域的创新思维，推动更多高效、低功耗的AI计算解决方案的落地与发展。

配书资源

为方便读者实践与学习，本书配套提供了完整的源代码。读者可扫描右侧的二维码进行下载。如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可发送电子邮件至booksaga@126.com，邮件主题请注明“从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理”。

由于著者水平有限，书中难免存在疏漏之处，敬请广大读者及业界专家批评指正。

著   者

2025年11月