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FPGA流式权重加载方案：降低ML推理RAM成本
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核心痛点与需求
RAM价格暴涨导致ML推理成本过高，工程师希望利用FPGA将静态权重从RAM卸载到磁盘进行流式读取，以降低吞吐成本，但缺乏现成方案与验证。
产品解决方案
开发一套基于FPGA的权重流式加载框架，支持将模型静态权重存储在磁盘或SSD，通过PCIe或网络接口流式读取到FPGA片上缓存，减少对DRAM的依赖。提供参考设计、驱动库和性能基准测试，帮助用户快速集成到现有推理流水线。
变现与商业化路径
提供商业授权许可（按FPGA实例数或年费订阅），并提供定制化开发服务、技术支持和培训。
风险提示
FPGA开发周期长，技术门槛高；市场对FPGA方案接受度可能有限；RAM价格波动可能影响需求持续性；需要与现有推理框架（如TensorRT）集成，兼容性风险。