随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为了自动驾驶、语音识别、图像识别等应用领域的主流算法之一。为了加速神经网络的计算，fpga平台被广泛应用于神经网络的加速器中，而在fpga平台上实现神经网络计算的方案也变得越来越重要。
一般而言，fpga神经网络的加速器主要分为两种实现方案：一种是使用高层次的编程框架从宏观上对神经网络的加速逻辑进行优化；另一种则是从底层硬件的角度出发，对神经网络的基本运算进行硬件层次的优化。
对于第一种方案，目前常用的编程框架主要有hls（高级综合）和sdaccel（xilinx vivado suite）等。hls是一种适用于fpga的c/c++高级综合工具，可将c/c++代码转换为硬件描述语言（rtl）代码，同时还支持vivado hls c++库进行高层次的优化。而sdaccel是由xilinx推出的一款神经网络加速器开发平台，它可以支持opencl编程，并提供了一些基于软件定义低层次硬件接口的api，方便用户进行低级别的硬件优化。
从另一角度讲，第二种方案则需要对神经网络的基本计算模块进行优化。实际上，神经网络加速器的关键便是卷积运算及其相关的算法运算，如矩阵乘法、relu激活函数、数据格式的转换等。因此，如何对这些基础计算单元进行策略性的优化，显然是fpga神经网络加速器设计中需要重点考虑的问题。
对于优化卷积运算，一般有两种方法：一种是使用dsp（数字信号处理器）或者引入片上存储器以加速数据传输；另一种，则是使用特殊的乘累加（mac）单元来进行卷积操作。同时，relu激活函数的实现也需要通过优化数据流、减少资源以及灵活地调整运算模式等手段来提高性能。
值得一提的是，由于fpga平台自身的可编程性和灵活性，一般需要在实现模块化算法的同时，考虑对应用场景进行优化。例如，在语音识别中，可以采用精简卷积算法或者fast fourier transform（fft）算法来减少占用的硬件资源，同时采用定点运算来提高精度。
总之，fpga平台已经成为了神经网络加速器的主流之一，而在实现fpga上的神经网络加速器时，根据应用场景选择相应的实现方法，从高层次编程优化到底层算法优化都需要考虑。未来，fpga神经网络加速器在自动驾驶、医疗健康等领域将拥有广泛的应用前景。