摘要
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，并在各个领域得到广泛应用。
然而，深度学习模型的训练和推理过程通常需要大量的计算资源和时间，限制了其在实时性要求较高的场景下的应用。
为了解决这一问题，基于FPGA的硬件加速技术应运而生。
FPGA作为一种可重构计算平台，具有高性能、低功耗、可定制等优势，为深度学习算法的加速提供了理想的解决方案。
本文首先阐述了深度学习和FPGA硬件加速技术的基本概念，然后回顾了面向深度学习的FPGA硬件加速机制的研究现状，并重点分析了数据量化与压缩、并行计算与流水线优化、存储结构优化以及专用计算单元设计等关键加速技术，最后总结了该领域的挑战和未来发展趋势。
关键词：深度学习，FPGA，硬件加速，量化，并行计算
##1.1深度学习深度学习是一种机器学习的分支，其核心是利用多层神经网络对数据进行特征提取和抽象，从而实现对复杂问题的建模和求解。
深度学习模型通常包含多个神经元层，每个神经元层包含多个神经元，神经元之间通过权重连接。
通过训练过程调整神经元之间的连接权重，深度学习模型可以学习到数据中的复杂模式，并用于预测、分类、识别等任务。
##1.2FPGA硬件加速技术FPGA（Field-ProgrammableGateArray）是一种可编程逻辑器件，用户可以通过编程的方式定制其硬件电路，实现特定功能。
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