如何在FPGA部署AI模型

如果你已经在用MATLAB做深度学习，那一定知道它的训练和仿真体验非常丝滑。但当模型要真正落地到FPGA上时，往往就会卡住：怎么把网络结构和权重优雅地搬到硬件里？

这就是MathWorks Deep Learning HDL Toolbox出场的地方。

1   它能干什么？

简单来说，这个工具就是把你的神经网络“翻译”成FPGA 能跑的电路。它提供了一个现成的Deep Learning Processor （DLP）IP 核，能直接放到FPGA 里跑模型推理。

主要功能有：

自动生成FPGA工程：不需要手写RTL，只要在MATLAB定义好网络结构，就能一键生成Vivado 工程。

支持常见网络层：卷积层、全连接层、激活层等常见模块都内置好，拖上去就能用。

硬件加速AI推理：推理过程完全在硬件里跑，没有软件瓶颈，延迟低、确定性强。

AXI接口对接：DLP IP 自带AXI4-Lite/AXI4-Stream接口，方便和其他FPGA 逻辑或外设对接。

可定制化：支持修改网络拓扑、算子精度，还能扩展自定义层。

2   参考设计入门

最快捷的入门方法是先在MATLAB 中生成参考设计，然后MATLAB 会生成一个针对ZCU102 评估板的Vivado项目。该设计可以直接在MATLAB中使用JTAG接口进行测试。

3   设计架构概述

该架构非常简单，只需几分钟即可运行应用程序。尽管参考设计使用了SoC设备，但处理器仅负责时钟和复位信号。该过程从定义DLP及其接口的配置文件开始。接下来，从MATLAB库中导入了一个预训练的MNIST分类网络。通过分析它，我们可以了解待实现网络的结构。

定义网络后，处理器就会对其进行配置和优化。

一旦处理器得到优化，我们就可以让MATLAB在Vivado中构建深度学习IP设计。

完成后就可以打开Vivado并探索该项目。将看到AXI互连、深度学习IP和AXI基础架构。

4   构建和运行设计

优化完成后，MATLAB 即可为Vivado 构建DLP IP设计。编译只需几分钟，之后Vivado 项目将显示AXI互连、DLP IP 以及相关基础架构。

运行硬件示例之前，必须正确配置Zynq 处理系统（PS），否则将不提供时钟。这可以通过从附加组件管理器安装适用于Xilinx FPGA 和SoC 设备的深度学习HDL 工具箱支持包来完成。

附加管理器还提供为ZCU102编程SD卡的工具，确保PS提供所需的时钟和复位信号。

设置完成后，打开ZCU102的电源，将JTAG连接到开发板，并从MATLAB下载比特流。这还会使用网络的权重和激活函数配置FPGA存储器。

5   测试网络

然后，加载一张简单的图像并进行推理。经过训练识别手写数字的MNIST 网络通过JTAG 链路返回了正确的预测。

由于启用了分析功能，可以查看推理结果和性能指标。虽然这是一个简单的网络，但速度还是很快的。

6   小结

MathWorks Deep Learning HDL Toolbox 其实就是一条“AI 模型到FPGA 的高速通道”。

它帮你把MATLAB 里的深度学习模型，直接翻译成可运行在FPGA 上的硬件结构，还自带了一个成熟的DLP 引擎，降低了从算法到部署的门槛。

一句话：如果你在FPGA 上搞AI，这个工具能帮你把“想法”快速变成“硬件”。