未分类 – TensorArch

你好，欢迎来到 tensorarch。

这是一个关于 FPGA 与张量计算加速的深度技术分享专栏。如果你是第一次来访，这篇开篇文章会告诉你这个专栏为何存在、会写什么，以及它适合谁。

为什么叫 tensorarch？

tensorarch = Tensor + Architecture。

在人工智能和科学计算席卷一切的今天，张量（Tensor） 已经成为几乎所有计算密集型任务的核心抽象——从神经网络的一层层矩阵乘加，到物理仿真中的高维数组收缩，再到信号处理中的多维变换。而 Architecture（架构），在这里特指我们实现这些计算的硬件与微架构，尤其是 现场可编程门阵列——FPGA。

简单说：我们关心如何用 FPGA 把张量算得更快、更省、更聪明。

这个专栏写什么？

tensorarch 的主题非常聚焦：

FPGA 上的矩阵/张量计算加速

通用矩阵乘（GEMM）的 FPGA 实现与优化
卷积运算的脉动阵列设计
稀疏张量计算在 FPGA 上的加速技巧
混合精度计算（FP32/FP16/INT8/块浮点）的权衡与设计

硬件架构设计思路

从 K 树归约到张量核心的微架构分析
数据流与存储层次：片上缓存、分块策略、双缓冲
控制逻辑与计算流水线的平衡艺术

工具、语言与工作流

HLS（高层次综合）实战经验与陷阱
Verilog/SystemVerilog 的结构化设计方法
Vitis、Quartus、Vivado 等平台的项目配置与优化
从 Python/PyTorch 模型到 FPGA 加速器的端到端流程

设计复盘与性能剖析

实际项目的架构决策复盘
性能瓶颈定位（带宽受限 vs 计算受限）
与 GPU、ASIC 的能耗与延迟对比

学习笔记与心得

读论文总结（如 Google TPU 脉动阵列、Eyeriss 数据流等经典）
啃书本《Computer Architecture: A Quantitative Approach》的 FPGA 实践视角
踩坑记录，让后来者少绕弯路

谁会喜欢这里？

如果你属于下面任何一类，tensorarch 很可能就是你的菜：

FPGA 开发者，正在或准备做深度学习加速器、信号处理加速器；
异构计算爱好者，对 FPGA 与 GPU/ASIC 的架构差异充满好奇；
算法工程师，想了解矩阵运算从软件走向硬件的真实面貌；
研究生或博士生，研究方向涉及 FPGA 加速、可重构计算、软硬件协同设计；
纯技术好奇者，喜欢看一个想法如何从算法公式变成硬件比特流。

不需要你是专家，但默认你有一定数字电路和基础线性代数知识。文章会从原理讲起，但不会回避硬核细节。

为什么选择 FPGA 做张量加速？

这是一个必须回答的核心问题。GPU 在通用张量计算领域近乎统治，ASIC（如 TPU）在特定模型上登峰造极——那 FPGA 的机会在哪里？

简单说：灵活性 + 低延迟 + 能效比的独特交叉点。

自定义数据流：你可以为特定张量形状、稀疏模式定制专属计算流水线，不必受固定 ISA 的约束；
极限延迟控制：在微秒甚至纳秒级响应的场景下（如实时推理、金融加速），FPGA 具有不可替代的优势；
面向未来的架构实验台：新型数据流、新型数制系统、存内计算接口……FPGA 是验证这些想法的理想平台。

这个专栏的每一篇文章，都会在某个维度上探究这个三角形。

专栏的调性：专注、真诚、深度

你不会在这里看到：

堆砌术语、故弄玄虚的文章；
只贴代码、不讲设计思想的“干货搬运”；
脱离实践的纯理论空谈。

你会看到的，是 真实项目的设计思路、可复现的代码片段、亲手测过的性能数据、以及坦诚的失败分析。我会尽量让每一篇文章既有“道”（设计哲学）的思考，也有“术”（具体实现）的落地方案。

第一篇真正的技术文章预告

下篇文章我们将从一个非常具体、也非常经典的主题开始：

《用 Verilog 手写一个可配置的脉动阵列矩阵乘法器》

我们将从二维乘加的数据依赖开始，画出脉动阵列的时空图，逐步推导出处理单元（PE）的微架构，再搭建完整的阵列与数据加载系统，最后在 FPGA 上实测能效比。整个过程会公开关键代码，并配有波形图和性能分析。

如果你对张量加速和 FPGA 的交汇点感兴趣，可以收藏本站，或者通过 RSS/GitHub 关注更新。

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tensorarch 是一个由个人热情驱动的技术分享专栏，更新频率不会像新闻网站那样密集，但每一篇我都尽力保证质量。如果你有问题、建议，或想交流某个具体的技术点，欢迎随时通过评论或邮件联系。

让我们一起，在晶体管与张量之间，建造属于自己的计算引擎。

Welcome to tensorarch. Let‘s dive deep.

专栏建立于 2026 年。此后的一切，都将是学习、设计与分享的旅程。

分类： 未分类

从矩阵到张量，从算法到架构