如果你已經在用MATLAB做深度學習，那一定知道它的訓練和仿真體驗非常絲滑。但當模型要真正落地到FPGA上時，往往就會卡?。涸趺窗丫W絡結構和權重優雅地搬到硬件里？

這就是MathWorks Deep Learning HDL Toolbox出場的地方。

1   它能干什么？

簡單來說，這個工具就是把你的神經網絡“翻譯”成FPGA 能跑的電路。它提供了一個現成的Deep Learning Processor （DLP）IP 核，能直接放到FPGA 里跑模型推理。

主要功能有：

自動生成FPGA工程：不需要手寫RTL，只要在MATLAB定義好網絡結構，就能一鍵生成Vivado 工程。

支持常見網絡層：卷積層、全連接層、激活層等常見模塊都內置好，拖上去就能用。

硬件加速AI推理：推理過程完全在硬件里跑，沒有軟件瓶頸，延遲低、確定性強。

AXI接口對接：DLP IP 自帶AXI4-Lite/AXI4-Stream接口，方便和其他FPGA 邏輯或外設對接。

可定制化：支持修改網絡拓撲、算子精度，還能擴展自定義層。

2   參考設計入門

最快捷的入門方法是先在MATLAB 中生成參考設計，然后MATLAB 會生成一個針對ZCU102 評估板的Vivado項目。該設計可以直接在MATLAB中使用JTAG接口進行測試。

3   設計架構概述

該架構非常簡單，只需幾分鐘即可運行應用程序。盡管參考設計使用了SoC設備，但處理器僅負責時鐘和復位信號。該過程從定義DLP及其接口的配置文件開始。接下來，從MATLAB庫中導入了一個預訓練的MNIST分類網絡。通過分析它，我們可以了解待實現網絡的結構。

定義網絡后，處理器就會對其進行配置和優化。

一旦處理器得到優化，我們就可以讓MATLAB在Vivado中構建深度學習IP設計。

完成后就可以打開Vivado并探索該項目。將看到AXI互連、深度學習IP和AXI基礎架構。

4   構建和運行設計

優化完成后，MATLAB 即可為Vivado 構建DLP IP設計。編譯只需幾分鐘，之后Vivado 項目將顯示AXI互連、DLP IP 以及相關基礎架構。

運行硬件示例之前，必須正確配置Zynq 處理系統（PS），否則將不提供時鐘。這可以通過從附加組件管理器安裝適用于Xilinx FPGA 和SoC 設備的深度學習HDL 工具箱支持包來完成。

附加管理器還提供為ZCU102編程SD卡的工具，確保PS提供所需的時鐘和復位信號。

設置完成后，打開ZCU102的電源，將JTAG連接到開發板，并從MATLAB下載比特流。這還會使用網絡的權重和激活函數配置FPGA存儲器。

5   測試網絡

然后，加載一張簡單的圖像并進行推理。經過訓練識別手寫數字的MNIST 網絡通過JTAG 鏈路返回了正確的預測。

由于啟用了分析功能，可以查看推理結果和性能指標。雖然這是一個簡單的網絡，但速度還是很快的。

6   小結

MathWorks Deep Learning HDL Toolbox 其實就是一條“AI 模型到FPGA 的高速通道”。

它幫你把MATLAB 里的深度學習模型，直接翻譯成可運行在FPGA 上的硬件結構，還自帶了一個成熟的DLP 引擎，降低了從算法到部署的門檻。

一句話：如果你在FPGA 上搞AI，這個工具能幫你把“想法”快速變成“硬件”。

（本文來源于《EEPW》202510）