TinyML FPGA在线更新无需重新合成或重启
基于Infxl网络与MicrochipSmartHLS编译器，可在FPGA上部署无需重新合成或重启即可更新的深度神经网络。参数存储于LSRAM中，更新时仅需写入新参数，推理引擎不变。开发流程包括上传数据获取C代码，再经SmartHLS生成IP。该方案适用于物联网端点等场景，兼顾能效与可维护性。
本教程将带您深入了解如何基于 Infxl 网络与 Microchip SmartHLS 编译器，构建一个高效、可更新的 FPGA 深度神经网络（DNN）部署方案。您无需深厚的机器学习或 FPGA 背景，也能快速上手。
一、为什么选择 FPGA 实现物联网 DNN？
预计到本十年末，FPGA 芯片将主导物联网端点深度神经网络 （DNN）。与微控制器相比，FPGA 更节能、速度更快；与 ASIC 相比，FPGA 开发更容易。Infxl 与 Microchip 合作，通过提供两项关键技术优势来加快其采用速度：
- 从训练数据到紧凑 DNN 的简单工具 —— C 语言和 HLS
- TinyML FPGA 实现，无需重新合成或重启即可更新
其中第一个优势解决了嵌入式开发人员社区共同关注的问题：ML 和 FPGA 工具需要一定程度的专业知识，而这种专业知识既昂贵又难以找到。第二个优势解决了机器学习（ML）固有的问题：ML 解决方案在一段时间后会过时，需要定期恢复活力。我们提出了一种 DNN-ON-FPGA 设计，可确保 DNN 无需重新合成、重新实现或重新启动 FPGA 即可更新。
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