我们组准备参加2026年的FPGA大赛，目前纠结选题方向。实时图像处理（比如边缘检测、目标跟踪）感觉传统但容易出稳定效果，AI加速（比如轻量级CNN推理）听起来前沿但怕资源不够或精度难调。想请教有经验的学长或老师，从评委评分角度，是更看重创新性还是工程完整性？另外，如果选AI方向，用HLS实现卷积加速会不会比纯Verilog更容易控制时序？求备赛建议和避坑指南。
回答 3
个人感觉，如果你们组Verilog基础扎实，选实时图像处理更稳。评委现场看演示时，边缘检测或者目标跟踪能直接接HDMI出画面，效果直观，工程完整性容易拉满。AI加速方向虽然听起来新潮，但Zynq的BRAM和DSP资源有限，轻量级CNN推理一旦精度调不上去或者帧率卡在个位数，演示效果会很尴尬。建议先拿官方资源预算表跑一遍，看你们目标模型能不能塞进去。顺便问一句，你们组有没有人调过量化工具链？
从评委评分角度看，创新性和工程完整性不是二选一，而是有先后顺序。绝大多数评委是高校老师或企业工程师，他们第一眼看的是系统能不能跑通、演示有没有说服力。去年我见过好几组AI加速项目，PPT写得花团锦簇，但现场因为DDR带宽瓶颈或者量化精度损失，画面输出全是马赛克，分数反而不如老老实实做完中值滤波+sobel边缘检测的组。所以我的建议是：如果选AI加速，请确保你们留出至少三周专门做板级调试和资源回退方案，比如把卷积层数从5层砍到3层、把权重从8bit量化到4bit——这些在HLS里改起来确实比Verilog快，但代价是精度曲线可能断崖式下跌。纯Verilog写卷积加速器虽然代码量翻倍，但时序可控，对Zynq的CLB和DSP利用率反而能算得更准。另外，评委很看重系统完整性里的交互设计，比如用按键切换不同检测算法、用串口打印帧率指标，这些花半小时就能加的细节，往往能拉开同方向项目的分差。你们现在组内分工明确吗？是有人专门调模型、有人写RTL，还是所有人都得从头学？
讲个真实例子：我们实验室上一届两队选了AI加速，一队用HLS写3层CNN做手势识别，最后卡在DDR读写冲突上，帧率只有12fps；另一队用纯Verilog做定点数卷积，虽然只实现了2层网络，但帧率跑到45fps，演示时还加了VGA直出灰度图和二值化叠加效果，最后拿了省一。所以别迷信HLS能降低难度——它只是把时序问题变成了接口调度问题。如果你们组有人熟悉Python量化工具（比如Brevis或FINN），AI加速方向可以冲一下，否则老老实实搞实时图像处理，把流水线、双缓冲、行缓存这些经典结构做扎实，演示时切几种算子对比效果，评委反而会觉得你们基本功过硬。对了，你们目标芯片型号是哪一款？不同Zynq的LUT和DSP数量差很多，这直接影响选题上限。
发表回答
登录后可在本页底部提交回答
游