机器学习：怎样在FPGA上调用已经训练好的模型
泻药。对机器学习不了解，对于题主的问题我不是很懂，我就先按照个人理解说说我的看法。
1. 首先机器学习是一个大类，具体不同算法原理不一样，不知道题主说的是哪种算法。关于算法的分类，可以参照以下链接。
机器学习十大算法都是何方神圣？看完你就懂了 | 雷锋网或者是以下图片（来源：Categories of algorithms(non exhaustive)）
2. 其次，关于你提到的把训练好的模型放在FPGA里跑的问题。据我所知，包括FPGA、GPU 在内的加速器在运用到机器学习中时，常常时用来提高训练效率缩短训练时间的。由于训练需要多次迭代，在CPU中运行可能时间会很长，这个时候使用FPGA加速优势就非常明显了。如果模型已经训练好，要根据已有模型给出计算结果计算量相对会小很多，这时候就要考虑用FPGA跑的必要性。
3. 再次，假设训练好的模型有必要在FPGA上跑（比如k-means做clustering的时候需要对每个点都进行多次计算），那么题主的问题是指如何设计FPGA内部逻辑，以及怎么读取给定的文件。关于怎么设计FPGA内部逻辑的问题，这个和一般FPGA加速设计类似，在这里就先不展开。有一点小经验就是如果要作出效率比较高的设计，就需要结合算法以及所运行的系统结构，比如算法的访存模式，FPGA的访存延迟，FPGA和CPU/Memory的通信，FPGA内部加速引擎如何并行，FPGA和CPU之间的workload分配，设计前先估计好所需要的资源等等。关于如何用FPGA读取你所需要的文件问题，如果你是单纯指怎么从内存/硬盘中都这个文件，那这个其实时比较简单的，主要看你用的什么架构。题主既然回GPU，那FPGA的方法和GPU是很像的。传统的方法就是CPU/host端把所需要的文件从硬盘读到内存，然后把这部分内存里的数据拷贝到内存的设备区，然后将设备区的地址（指针）、文件大小，类型等数据传给FPGA，FPGA拿到这些数据后就可以根据地址和大小把文件读过来，这些都是有函数的，编译器回帮你完成。至于你是怎么读这个文件（分段读，一次性读，随机读，读过来存在哪里）就是下一个问题了。如果你说的高效读取是指这个，那么问题特别复杂，需要对算法很了解，据我了解机器学习大部分应用应该是计算密集型的，计算是主要开销，在这个前提下，题主只需要关注第一个问题就好了，如果访存是问题，欢迎继续讨论。现在比较新的异构接口比如说OpenCAPI（IBM等组成的openpower开源社区提供），那么调用会更加简单高效。『插播广告：最近在合作完成一个OpenCAPI paradigm（这个咋翻译：模型？模式?）的开发，欢迎大家提需求啊，你们都需要什么样的访存？』
【机器学习：怎样在FPGA上调用已经训练好的模型】 刚开始学习，求大神们指出错误。
■网友
自己用Verilog或者VHDL写testing的代码，哪有直接调用这么好的事情啊？一个新手写出来的testing说不定都没有GPU跑得快
■网友
。。虽然被邀请了。但是机器学习宝宝真的不会。。主要做的图像处理方面的。。等着大牛来回答。来学习一下。
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