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目前在做FPGA移植加速CNN卷积神经网络Inference相关的学习，使用的是Xilinx公司的ZYNQ-7000系列的FPGA开发板，该博客为记录相关学习内容，如有问题欢迎指教。
概念
FPGA是一种集成电路（IC），可以在制造后针对不同的算法进行编程。现代FPGA器件由多达200万个逻辑单元组成，可配置为实现各种软件算法。虽然传统的FPGA设计流程与常规IC相比更像处理器，但与IC开发工作相比，FPGA提供了显着的成本优势，并且在大多数情况下提供相同级别的性能。与IC相比，FPGA的另一个优点是可以动态重新配置。此过程与在CPU处理器中加载程序相同，但是
FPGA架构
FPGA的基本结构由以下单元组成：
查找表（LUT）：执行逻辑运算；
触发器（FF）：该寄存器存储LUT的结果；
乘加器（DSP48等）：乘加计算单元；
线路（Wires）：连接不同的单元；
输入/输出（I/O）：数据进出FPGA的物理端口。
这些元素的组合产生了基本的FPGA架构，如图所示。尽管该结构足以实现任何算法，但是实现的效率、吞吐量、所需的资源和可实现的时钟频率方面会受到一定的限制。
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