AI推理FPGA技术专题 | FPGA 开发圈

随着大模型应用加速落地，AI计算正从以训练为核心，快速转向规模化推理阶段。相比GPU与ASIC，FPGA凭借可重构架构、低延迟处理能力以及出色的能效比，正在成为数据中心与边缘计算场景中AI推理的重要技术路径。本专题将系统梳理FPGA在AI推理领域的关键技术进展，包括可重构计算架构、低精度算子优化、推理编译工具链以及软硬协同设计方法，并结合产业实践，分析FPGA在大模型推理、实时视觉处理和高吞吐数据流计算中的应用潜力与挑战。

精彩推荐

GPU推理利⽤率不⾜10%？FPGA如何破解⼤模型推理困局

今天我们用技术视角深度解读：为什么FPGA能做到这些？GPU在LLM推理上遇到了哪些系统性问题？

大模型推理延迟太高？试试基于 FPGA 的 Llama 3.1 8B 推理方案

Achronix 正式推出基于 FPGA 架构的 VectorPath 815 AI 推理设备，专为低延迟场景优化 Llama 3.1 8B 模型推理。

别只盯着H100了：这家西雅图初创公司想用FPGA把AI推理成本打下来50倍

在硅谷，几乎每周都有新的AI芯片故事上演。但今天这家刚结束隐身期的公司，讲的故事有点“反直觉”。

端侧推理：FPGA正崛起为“非GPU”阵营的中坚力量

随着AI应用的迅猛发展，端侧推理正受到前所未有的关注。与数据中心对极致吞吐的追求不同，端侧推理更聚焦于低延迟、低功耗与高可靠性

FINN：FPGA AI 推理新范式 —— 定制化、高性能、量化神经网络编译器框架

FINN 是一个由 Xilinx（现 AMD Research）集成通信与 AI 实验室开源的机器学习框架，它提供了一个端到端的方案，用于探索和实现量化神经网络（QNN）在 FPGA 上的高效推理加速器

破解 AI 推理瓶颈：AMD 收购 MK1，瞄准企业级算力短板

在 AI 大模型时代，训练算力固然重要，但真正掣肘产业落地的往往是推理环节。企业每天处理海量请求，低延迟、高吞吐、成本可控的推理系统，才是 AI 商业化落地的关键。