2026年了，FPGA工程师做边缘AI推理，除了YOLO还有哪些轻量模型适合在低端国产FPGA上跑？

说实话，低端国产FPGA上就别死磕Transformer了，INT8量化后那个softmax和矩阵乘的资源开销够你喝一壶的。MobileNetV3-Small或者EfficientNet-Lite0量化到INT8，LUT和DSP基本能压到你YOLOv8n的一半以下，帧率至少翻倍。你手上安路具体哪个型号？如果是EG4系列，我建议先跑个MobileNetV3-Small试试水。

我自己的经验是，别一上来就盯着模型结构选，先看你FPGA的DSP数量和BRAM容量。安路低端系列一般DSP就几十个，INT8乘加一个就得占一个DSP，所以像MobileNetV3里的3×3深度可分离卷积其实很吃亏，因为它的点卷积还是得用DSP。反而是EfficientNet-Lite0那种全局平均池化+少量全连接的结构，你在FPGA上可以把最后的全连接层用LUT做近似计算，省下DSP给前面卷积。另外，如果你愿意折腾，试试把模型剪枝到50%稀疏度再做INT8量化，很多国产工具链（比如安路的FPGA AI工具）都支持稀疏矩阵跳过零值，这样LUT占用能再降个三四成。Transformer类模型，我个人觉得低端FPGA上跑纯推理不现实，除非你只做单帧分类不做时序，或者用那种极简的EdgeFormer变体，但精度损失可能到5%以上，得看你的任务容忍度。你可以先告诉我你具体要检测什么目标，有没有类别数限制，这样更好判断。

先泼个冷水：2026年了，低端国产FPGA的AI部署，瓶颈基本不在模型选型，而在工具链和量化策略。安路的AI工具链目前对MobileNet系列支持算最成熟的，EfficientNet-Lite0也能跑，但如果你用第三方框架转ONNX再转RTL，中间格式转换丢精度是常事。我建议你走两条路并行：一是直接用安路官方提供的预量化模型库（一般有MobileNetV2/V3和少数EfficientNet变体），省去自己量化调参的坑；二是如果必须自己训模型，试试知识蒸馏——用一个较大的教师模型（比如ResNet18）蒸馏出MobileNetV3-Small，学生模型精度能比直接训练高2-3个点，这样你在INT8下损失多一点也还能接受。Transformer类模型，我见过有人在低端FPGA上跑单层Transformer做时序预测，但那是把整个注意力矩阵用查表法近似，资源占用确实低了，精度惨不忍睹，除非你的任务是那种对误报不敏感的告警场景，否则不建议碰。另外，你提到帧率上不去，先别急着换模型，看看你的数据通路是不是有瓶颈：DMA搬运是否和计算重叠了？DSP利用率有没有到80%以上？有时候优化一下乒乓缓存，YOLOv8n都能再提个20%帧率。你现在安路具体是哪个型号，内存是DDR3还是DDR4？这直接影响你能缓存多少中间特征图。