Python hls4ml工具链：从Keras/PyTorch模型到FPGA VHDL代码的自动综合与优化 各位听众，大家好！今天我将为大家深入讲解Python hls4ml工具链，重点介绍如何利用它实现从Keras/PyTorch模型到FPGA VHDL代码的自动综合与优化。随着深度学习的广泛应用，以及对边缘计算设备性能和功耗的更高要求，将深度学习模型部署到FPGA上变得越来越重要。hls4ml正是一种能够简化这一过程的强大工具。 一、hls4ml概述：背景、目标与优势 hls4ml是一个开源的编译器，旨在将预训练的神经网络模型（目前支持Keras和PyTorch）转换为针对FPGA优化的硬件描述语言代码，例如VHDL或Verilog。其核心目标是： 自动化流程: 减少人工设计硬件加速器的复杂性和时间成本。 性能优化: 生成高性能、低延迟和低功耗的FPGA实现。 易用性: 提供Python接口，方便用户配置和控制编译过程。 相比于手动编写HDL代码，hls4ml具有以下显著优势： 加速开发: 显著缩短开发周期，降低硬件设计门槛。 高效利用FPGA资源: 自动进行循环展开、流水线等优化 …