技术背景
FPGA 结合 Vitis AI 工具链为边缘智能场景提供了高效解决方案。传统 FPGA 开发门槛较高，但 Vitis 统一平台允许使用 C/C++ 或 Python 描述算法，通过高层次综合（HLS）自动生成硬件电路。配套的 Vitis AI 工具链专为深度学习推理优化，支持从 TensorFlow/PyTorch 导出的模型一键量化、编译并部署到 Zynq SoC 或 Alveo 加速卡上。
在 Kria KV260 平台上实测 ResNet-50，INT8 量化后推理速度超过 1200 FPS，功耗约 5W。
一、环境搭建
版本兼容性是关键。推荐配置如下：
- 主机系统：Ubuntu 20.04
- Vitis 版本：2023.1
- Vitis AI：3.0
- 目标平台：Kria KV260 SOM
安装顺序：
- 安装 Vivado/Vitis，勾选'Vitis Embedded Development'。
- 配置 Vitis AI Docker 镜像。
docker pull xilinx/vitis-ai:latest
docker run -it --gpus all --rm --name vitis-ai \
-v /path/to/your/model:/workspace \
xilinx/vitis-ai:latest
注意：务必确认 XRT（Xilinx Runtime）、DPU 固件和 Vitis 版本匹配，否则 .xclbin 加载会失败。
二、模型导出 ONNX
将训练好的 PyTorch 模型转换为中间格式 ONNX。
import torch
import torchvision
# 加载预训练模型
model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True)
model.eval()
# 构造 dummy input
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 导出 ONNX
torch.onnx.export(
model, dummy_input, "mobilenet_v2.onnx",
input_names=["input"], output_names=["output"],
opset_version=13, do_constant_folding=True
)
关键点：
opset_version=13兼容 Vitis AI 对动态 shape 的支持。- 确保所有操作都是静态图可追踪的，避免 Python 控制流。
三、模型量化
FPGA 资源有限，需进行 INT8 量化以平衡精度与性能。流程包含校准（Calibration）和量化（Quantization）。
执行命令：
vai_q_onnx quantize \
--model mobilenet_v2.onnx \
--calibration_dataset ./calib_images \
--quant_mode calibrate \
--deploy_model_dir quantized/
若 Top-1 精度下降明显，建议增加校准集数量（如 ImageNet 子集）。启用 per-channel 量化可提升敏感层精度。
