01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。
02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。
03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。
04行动步骤
- 1验证FPGA流式读取权重的技术可行性，搭建原型系统。
- 2开发核心流式加载库和FPGA IP核。
- 3针对主流ML模型（如Transformer）进行性能基准测试。
- 4发布白皮书和开源参考设计以吸引早期用户。
- 5与FPGA厂商（如Xilinx/Intel）建立合作。
- 6在技术社区和行业会议进行推广。
- 7根据用户反馈迭代优化并推出商业版本。
05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。