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AI模型在FPGA上的部署：从TensorFlow/PyTorch量化到Vitis AI DPU的全流程
在边缘计算与物联网快速发展的背景下，FPGA凭借其并行计算特性和低功耗优势，成为实时AI推理的理想硬件平台。本文将系统阐述如何将TensorFlow/PyTorch模型通过量化、编译等步骤部署到Xilinx DPU（深度学习处理器）的全流程，帮助开发者突破从算法到硬件的落地瓶颈。
在边缘计算与物联网快速发展的背景下，FPGA凭借其并行计算特性和低功耗优势，成为实时AI推理的理想硬件平台。本文将系统阐述如何将TensorFlow/PyTorch模型通过量化、编译等步骤部署到Xilinx DPU（深度学习处理器）的全流程，帮助开发者突破从算法到硬件的落地瓶颈。
