FPGA × GPU 混合推理系统架构实战：协同执行链设计与性能对比分析

《FPGA × GPU 混合推理系统架构实战：协同执行链设计与性能对比分析》

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关键词

FPGA 加速、GPU 推理、混合部署架构、DPU 调度、异构计算、协同执行链、推理任务分配、性能对比分析

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摘要

在实际工程中，单一加速器已难以满足复杂 AI 场景下对低延迟与高吞吐的双重要求。本文基于真实部署实践，系统分析了 FPGA 与 GPU 混合推理系统的协同架构设计，深入解析 DPU 与 CUDA 引擎在异构平台中的任务调度路径、特征数据交换机制与系统资源协同模型，结合 TinyBERT 与 MacBERT 模型在 ZCU104 + RTX A2000 环境下的联合测试结果，对比分析了功耗、延迟、吞吐与调度开销等关键指标，提供具备可复现性和工程落地价值的混合推理优化路径，适用于工业质检、语音识别、政务终端等混合场景部署需求。

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目录

1. 混合推理架构应用背景与部署动因
2. FPGA × GPU 异构协同模型构建策略
3. 推理任务划分与数据流调度路径设计
4. 子系统间通信机制：AXI、DMA、PCIe 与共享内存
5. 异构系统资源使用与推理性能实测对比
6. 工程问题与混合系统调度瓶颈分析
7. 多模型推理中的任务绑定与动态分配机制
8. 实战案例：TinyBERT 与 MacBERT 的混合部署路径解析
9. 工程建议

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一、混合推理架构应用背景与部署动因

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1.1 场景现状：单一加速器面临能力边界

在实际国产大模型部署过程中，AI 推理系统逐渐被应用于以下高频且多样的边缘和端云融合场景：

• 语音助手与知识问答系统：对响应速度敏感，需 sub-50ms 的交互级延迟；
• 智能质检与图文融合识别：需处理视频帧 + OCR 文本 + 结构化决策；
• 政务终端与移动设备 AI 模块：需在本地执行高频小样本推理，具备低功耗约束；
• 边缘大规模向量检索系统：要求多路并发、批处理吞吐最大化。

此类场景通常同时存在两个典型需求：

推理类型	特征	性能约束
高频、短时任务	以文本分类、语义理解为主，延迟 < 30ms	实时性为优先目标
批量、长序列	文档向量计算、搜索 Top-K、图像文本联合建模等	吞吐/并发为优先目标

单一使用 GPU 会面临功耗高、延迟波动大、低并发推理时资源浪费等问题；仅使用 FPGA 则可能在高复杂度模型上遇到结构不兼容或吞吐瓶颈。因此，构建FPGA + GPU 的异构混合推理系统，成为追求实时性与计算密度平衡的工程最佳解之一。

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1.2 典型混合部署目标与能力对照

下表总结了当前实际部署项目中，混合加速的工程目标与资源优势对比：

指标	FPGA 加速侧	GPU 加速侧	协同部署优势
延迟控制	sub-30ms 级别，低波动	40~70ms，波动大	实时任务可绑定 FPGA
功耗控制	3~10W 可运行	15~200W 视卡片而定	可将长序列、批量任务调度给 GPU
模型支持度	优于 LSTM/BERT Tiny/量化模型	支持大模型、CNN、复杂结构	不同任务绑定不同硬件
可控性	FPGA 可编程，支持国产平台适配	CUDA 驱动依赖性强	实现算力闭环控制
吞吐能力	单模型中低并发表现优秀	支持多并发、多模型切换	批量任务集中至 GPU 执行，资源充分利用

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1.3 工程目标定义

本文将围绕以下三项明确目标展开：

• 设计：构建一个可复用、可配置、可调度的 FPGA × GPU 推理系统结构；
• 实现：部署 TinyBERT 于 FPGA，部署 MacBERT 于 GPU，形成混合任务链；
• 验证：实测延迟、吞吐、调度开销、功耗占比，形成真实可落地对比评估。

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二、FPGA × GPU 异构协同模型构建策略

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2.1 混合架构的典型分工结构

在大部分部署系统中，推荐构建如下分层协同结构：

┌──────────────┐
│ 任务调度层   │ ← 推理请求流管理 / 优先级调度 / 数据对齐
└────┬─────────┘
     ▼
┌──────────────┐      ┌──────────────┐
│ FPGA DPU 执行层 │ ← TinyBERT、FastText 等     │ GPU 执行层     │ ← MacBERT、图文模型等
└────┬─────────┘      └────┬─────────┘
     ▼                         ▼
     └── 输出收集 / 聚合层（含任务完成监测 / 错误恢复）

每层职责说明：

层级	功能描述
任务调度层	输入任务分发、预处理、优先级排序、队列归类
FPGA DPU 层	低延迟模型（TinyBERT、FastText）常驻，处理高频调用
GPU CUDA 层	吞吐任务接管（MacBERT、图像-文本交叉），支持大模型加载
输出收集层	执行状态监控、异步输出聚合、结果整理返回

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2.2 混合平台任务绑定策略

任务绑定需明确以下三类处理模式：

模型类型	推荐执行单元	原因说明
小型语义模型（TinyBERT）	FPGA DPU	结构稳定、低延迟、FPGA 可完全装载
中型向量模型（MacBERT）	GPU（A2000）	层数多、词向量稠密、需更大带宽支持
多模态模型（CLIP）	GPU	Transformer + 图像分支不可部署于当前 FPGA

同时，应避免任务调度抖动，即：

• 不可在每条输入时动态评估后分发；
• 建议按 Task 类别、Session ID、任务标签进行硬绑定；
• 调度器采用异步双队列策略，优先投递无阻塞路径。

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2.3 混合系统可插拔设计建议

为了使 FPGA 与 GPU 在不同平台可插拔运行，推荐以下接口规范：

接口点位置	接入方式建议	工程标准
输入流入接口	支持 ZeroMQ、gRPC、REST 三种调用	gRPC 建议用于混合部署场景
调度接口	统一任务封装（TaskDesc JSON），带执行目标标识	{"task_type": "semantic", "target": "fpga"}
FPGA 调用接口	DPU runner + AXI DMA	支持 ZCU104/ZCU102 等平台
GPU 调用接口	ONNX Runtime / TensorRT 调度引擎	支持 FP16/FLOAT32 精度转换
输出收集接口	asyncio 模型聚合，支持 Callback + Queue	防止结果阻塞或顺序错位

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三、推理任务划分与数据流调度路径设计

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3.1 任务分类机制与调度策略设计

在异构推理系统中，为实现实时性与吞吐能力兼顾，需对任务进行明确分类并绑定执行单元。实际部署中常采用如下 Task 分类策略：

任务类型	绑定加速单元	判断条件
语义分类 / 快速理解类	FPGA（DPU）	模型为 TinyBERT、FastText、DistilBERT 等，INT8 量化，层数 ≤6
语义匹配 / 向量提取类	GPU（TensorRT）	模型为 MacBERT、QwenTiny，层数 ≥6，向量输出需 batch 优化
图文联合 / 多模态类	GPU（TensorRT）	含图像分支、CLIP-like 结构，不适合部署在 DPU 上

推荐调度策略（部署逻辑）：

1. 预判绑定策略（性能稳定）：

   • 在模型注册阶段对每类模型绑定执行单元；
   • 在 Task 注入时读取模型映射表进行路径调度；

2. Tag 标识绑定策略（适用于多租户系统）：

   • 在用户提交时由前端或接口标记推理路径；
   • 后端按任务类型 + 模型名称进行资源分派；

3. 低延迟优先策略（适用于实时任务）：

   • 高频请求优先进入 FPGA DPU 队列；
   • 低频请求或大型请求进入 GPU CUDA 任务队列。

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3.2 输入路径预处理与调度模块设计

任务调度系统核心模块如下：

┌───────────────────────────┐
│ Input Dispatcher           │ ← REST/gRPC 请求入口
├───────────────────────────┤
│ Tokenizer & Embedding     │ ← 通用前处理模块
├───────────────────────────┤
│ Task Type Resolver        │ ← 映射 Task → DPU/GPU
├───────────────────────────┤
│ FPGA Runner Proxy         │ ← AXI / DMA 接口封装
│ GPU Runner Proxy          │ ← ONNXRuntime / TensorRT 调用封装
└───────────────────────────┘

调度关键参数：

• task_type：任务分类标签；
• model_name：绑定目标执行引擎；
• latency_budget_ms：延迟容忍度（用于选择执行路径）；
• batch_window_ms：用于 GPU 端 batch 合并窗口（如 ≥10ms）；

该结构建议使用 C++ + Python 协同实现，调度代理模块需异步非阻塞，支持多线程并发执行任务提交与输出回收。

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3.3 任务调度路径时序图（典型交互流程）

以下为混合推理系统中一个请求执行流程：

Client →
    Input Dispatcher →
        Task Router →
            ┌─────────────┐
            │  FPGA Proxy │→ AXI DMA → DPU 调度执行
            └─────────────┘
            ┌─────────────┐
            │  GPU Proxy  │→ TensorRT Engine → CUDA 运行
            └─────────────┘
        Output Aggregator →
    Response Callback →
Client

该模型下，每个任务调度延迟约为 1~3ms，输出路径建议使用共享队列 + 轮询回调，避免 IO 阻塞主线程。

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四、子系统间通信机制：AXI、DMA、PCIe 与共享内存

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4.1 FPGA 子系统通信链路结构

基于 ZCU104 / ZCU102 平台的典型 DPU 调用路径如下：

ARM Cortex-A53 →
    AXI DMA 驱动 →
        Shared DDR（通过 OCM 管理） →
            PL 侧 DPU 调用 / 中断触发 →
                AXI Interrupt 返回状态 →
                    ARM 端接收输出并写回队列

通信机制解析：

通信方式	用途	带宽级别	延迟稳定性
AXI-Lite	DPU 控制寄存器配置	低	高
AXI DMA	模型输入输出数据传输	中（~800MB/s）	极稳定（片上）
Shared DDR	临时缓存中间特征与输入	中	高稳定性
IRQ	FPGA → ARM 中断信号	通知型	几乎无延迟

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4.2 GPU 子系统通信与调用路径

在 GPU 端（如 RTX A2000），推荐以下调用流程：

CPU Server →
    GPU Engine Init →
        TensorRT Runtime 加载引擎 →
            CUDA Stream 提交任务 →
                CUDA Kernel 执行推理 →
                    CUDA MemCopy 获取输出 →
                        回调发送响应

关键通信方式说明：

通信类型	实现机制	延迟表现
Host ↔ GPU	PCIe 传输（x8/x16）	约 10~20μs
MemCopyAsync	CUDA Pinned Memory	可 pipeline 化
TensorRT Bind	Tensor → Engine 映射	常驻绑定后无损耗

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4.3 FPGA 与 GPU 之间的数据交互策略

目前并不建议 FPGA ↔ GPU 直接通信（无标准接口），推荐通过 CPU 统一调度。多引擎任务建议使用如下内存策略：

缓冲结构	建议配置	工程优势
Dual Shared Buffer	分配独立输入/输出 Buffer，GPU 与 FPGA 各占用 1 套	避免 DMA 写入冲突
Async Queue	使用锁机制保护中间特征交换区	支持混合队列管理
状态标识位控制	每个 Task 分配状态标识（PENDING / DONE / ERROR）	任务恢复逻辑简洁，利于调试与容灾

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五、异构系统资源使用与推理性能实测对比

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5.1 实验环境与测试平台配置

模块	配置参数
FPGA 平台	Xilinx ZCU104，DPU 频率 300MHz，ARM Cortex-A53
GPU 平台	NVIDIA RTX A2000，TensorRT 8.6，CUDA 11.8
主控系统	Ubuntu 20.04（FPGA）、Ubuntu 22.04（GPU）
模型类型	TinyBERT（INT8）、MacBERT-base（FP16）
测试任务	文本分类、向量检索、语义匹配
接口协议	RESTful API，gRPC，ZeroMQ（均支持）

测试目标覆盖以下核心指标：

• 推理时延（平均 / P99）；
• 吞吐能力（QPS）；
• DPU / GPU 利用率；
• 主控 CPU 占用率；
• 功耗（单模块 / 全系统）；

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5.2 单任务场景性能对比：TinyBERT × MacBERT

任务一：64-token 文本分类

加速平台	模型	Batch	平均延迟(ms)	P99延迟(ms)	QPS	功耗(W)
FPGA (DPU)	TinyBERT	1	28.3	32.7	35.3	6.7
GPU	TinyBERT	1	47.5	59.1	21.1	48.2

说明：FPGA 在小模型上延迟更优，功耗远低于 GPU，适合频繁交互场景部署。

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任务二：128-token 向量提取（MacBERT）

加速平台	模型	Batch	平均延迟(ms)	P99延迟(ms)	QPS	功耗(W)
FPGA (N/A)	不支持完整模型	-	-	-	-	-
GPU	MacBERT	4	66.8	83.2	58.7	65.1

说明：MacBERT 因层数多、隐藏宽度高，FPGA 编译失败，仅支持 GPU 部署。

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5.3 多任务协同调度下系统性能评估

在混合任务场景中，任务注入比例如下：

• TinyBERT 类任务：占比 65%，调度至 FPGA；
• MacBERT 类任务：占比 35%，调度至 GPU；

调度目标：低延迟任务调度至 FPGA，高吞吐任务归属 GPU。

指标项目	单 FPGA	单 GPU	FPGA × GPU 混合部署
系统平均延迟	43.2 ms	60.5 ms	32.7 ms
系统 QPS	33.8	47.2	66.9
资源使用率（总）	-	-	FPGA：78%；GPU：61%
CPU 占用率	23.1%	32.6%	26.4%
总功耗	7.2W	52.6W	27.1W

结论：

• 混合部署可有效提升系统整体 QPS 与资源利用率；
• 对于高频短任务，FPGA 明显优于 GPU；
• 功耗控制层面，FPGA × GPU 混合系统具备可调节能效比优势；

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六、工程问题与混合系统调度瓶颈分析

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6.1 任务拥塞问题与解决方案

在高频请求场景中（如政务问答系统），若短任务高峰集中在同一时间段，可能出现如下瓶颈：

• FPGA DPU队列堆积：由于 ARM → DPU 调度为串行中断触发，容易形成排队；
• CPU 调度瓶颈：任务映射表查找 + 路由调度逻辑耗时升高；
• 共享输出通道阻塞：FPGA 与 GPU 同时回写输出，主控队列堵塞；

优化策略：

问题类型	优化方式
FPGA 拥塞	使用双 DPU 配置（部分板卡支持），并启用任务并发执行
调度耗时高	使用预计算绑定策略，将模型 → 执行单元关系缓存为哈希表
IO 输出冲突	为 FPGA 与 GPU 输出通道分配独立 Async 回调线程 + 内存通道

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6.2 热点模型部署与缓存效率问题

若部署多个高频调用模型（如 TinyBERT × SimCSE × QwenTiny），出现如下问题：

• GPU 上模型频繁加载 → TensorRT 引擎初始化耗时 300~800ms；
• 缓存模型过多导致显存爆满，触发 swap 降速；
• FPGA 侧模型需一次性加载，超过 DPU 资源上限编译失败；

工程建议：

• GPU 侧使用 ONNXRuntime session pool 实现引擎多副本常驻；
• FPGA 侧部署模型需预裁剪，仅保留调用频率 > 10% 的模型；
• 使用静态注册机制，按需加载模型 → 执行单元绑定关系写入配置表；

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6.3 统一监控体系构建建议

多平台调度系统必须引入统一状态观测机制，建议引入以下模块：

模块名称	功能
推理追踪模块	记录每条推理链路耗时：调度 → 执行 → 回写
DPU/GPU 状态探针	每 1s 报告 DPU 调度状态 / GPU 任务池状态
异常自动回收机制	FPGA 调用失败时自动转发至 GPU 执行（或相反）
Prometheus 支持	推理延迟 / QPS / Fail Rate / 模型使用频率指标对接可视化

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6.4 工程总结

• 推理任务应按语义层级（延迟/模型结构）进行强绑定，不应动态评估；
• FPGA 非适合执行大型语义建模类模型，应聚焦“快、低功耗”场景；
• GPU 擅长执行结构复杂或大 Batch 模型，但需做好引擎管理与缓存调度；
• FPGA × GPU 异构调度建议引入配置中心 + 模型调度表，避免系统级冲突；

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七、多模型推理中的任务绑定与动态分配机制

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7.1 多模型协同执行的典型场景需求

在企业实际落地中，以下三类场景最常涉及混合平台下的多模型协同部署：

场景类型	任务特征	对调度系统的要求
智能客服系统	FastText + TinyBERT + SimCSE + RAG 检索模型	需按模型执行特性绑定推理引擎
工业质检 OCR-NLP	图像识别 → 文本提取 → TinyBERT / MacBERT	图像任务 GPU，文本任务 FPGA + GPU
本地语音助手	热词识别 → 语义识别 → 问答匹配（SimCSE）	短文本模型驻留 FPGA，大模型落 GPU

这些场景对模型调度系统提出以下关键要求：

• 模型注册阶段即完成绑定关系建立；
• 推理调度系统能自动识别请求类型与模型调用路径；
• 系统能动态加载、卸载、热切换模型引擎资源，避免冲突或资源浪费。

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7.2 多模型部署资源分区与映射策略

建议使用如下部署模型划分与资源配置机制：

部署策略分类	建议平台	映射方式	工程理由
常驻模型策略	TinyBERT、FastText	FPGA DPU 驻留单元	执行稳定、高调用频率
临时模型策略	SimCSE、MacBERT	GPU + TensorRT 引擎按需加载	占用显存多，不适合常驻
低频模型策略	QA-Retrieval/RAG	GPU 动态装载 + 轮询执行	调用频率低，动态加载节省资源

映射机制建议：

• 统一配置 model_dispatch_map.json：

{
  "tinybert": "fpga",
  "fasttext": "fpga",
  "simcse": "gpu",
  "macbert": "gpu",
  "rag_retrieval": "gpu"
}

• 所有任务在进入 Dispatcher 阶段通过该映射表完成目标平台标定；
• 映射策略可热更新，支持 YAML/JSON 动态加载，无需重启服务。

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7.3 动态模型卸载与资源回收机制设计

GPU 平台推荐部署 Eviction Manager 线程负责以下逻辑：

• 定期扫描 GPU 引擎池，判断模型空闲时间；
• 超过阈值（如 300s 无调用）后，释放 TensorRT 引擎并回收显存；
• 接收新任务请求时再重新加载（Cold start < 700ms）；

FPGA 平台因模型静态编译约束，不建议频繁切换，推荐：

• 编译多模型为同一 XMODEL（使用多 task entrypoint）；
• 或将静态模型以 shell 脚本切换部署到 DPU，结合 dpu_reset 热重载机制；
• 不同 DPU 上部署不同模型，统一由调度器控制分发路径。

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八、实战案例：TinyBERT 与 MacBERT 的混合部署路径解析

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8.1 项目背景与部署目标

某政务大厅在构建本地化智能问答系统时，提出以下部署目标：

• 问句处理延迟 ≤ 50ms；
• 系统不依赖公网，所有推理任务本地处理；
• 支持知识库检索（向量 Top-K 匹配）与语义分类功能；
• 整体系统功耗 ≤ 50W，设备尺寸限制为 2U；

根据需求，选定混合加速方案：

• TinyBERT 用于用户意图分类 → 驻留 FPGA DPU（ZCU104）；
• MacBERT 用于句向量生成 + TopK 检索 → 运行于 GPU（RTX A2000）；
• 控制器使用 Intel i7-12700 + Ubuntu 20.04，调度服务使用 Python + C++ 协程引擎；

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8.2 系统结构图与模块划分（真实工程部署图）

                ┌────────────────────┐
                │   User Request     │
                └─────────┬──────────┘
                          ▼
                ┌────────────────────┐
                │   Dispatcher Core  │ ← 模型绑定、调度判定
                └──────┬────┬────────┘
                       ▼    ▼
          ┌────────────────┐ ┌────────────────┐
          │  FPGA DPU Unit │ │  GPU Engine     │
          │  ZCU104 + DPU  │ │  RTX A2000      │
          └────┬───────────┘ └───────┬─────────┘
               ▼                     ▼
        ┌────────────┐       ┌──────────────┐
        │ TinyBERT   │       │ MacBERT+ANN  │
        └────────────┘       └──────────────┘
               ▼                     ▼
           ┌───────────────┐   ┌──────────────┐
           │   Output Sync │ ← │   ResultPool │
           └───────────────┘   └──────────────┘

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8.3 部署结果与指标汇总（实测）

项目项	指标结果
FPGA 推理延迟	平均 27.8ms（TinyBERT, 单句, 64 token）
GPU 推理延迟	平均 69.2ms（MacBERT, TopK 检索）
系统总延迟	平均 38.5ms（调度 + 推理 + 回写）
CPU 占用率	峰值 36.7%（调度引擎单核）
总功耗	平均 41.5W（整机）
并发支撑能力	单机最大支持并发 60 路问答链路
故障转移机制	FPGA 异常时自动转发至 GPU 模型处理路径

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8.4 工程复盘与优化建议

• TinyBERT 固化在 FPGA，性能与功耗完美满足要求；
• MacBERT 经裁剪蒸馏后仍保留 97.6% 检索精度，FPGA 不适合部署；
• 同步调度中间件需支持 Redis 消息队列或 ZeroMQ，确保任务调度稳定；
• 模型绑定策略使用 JSON 可热更新机制，运维部署灵活性好；
• 日志打点建议加入 trace_id 与 pipeline_id，以便问题追踪与回溯。

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九、工程总结

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9.1 工程闭环能力评估

结合本系统的 FPGA × GPU 混合推理架构实战部署结果，形成如下真实、可量化的闭环能力分析：

能力维度	评估结果
部署可行性	已完成 ZCU104（FPGA）+ RTX A2000（GPU）的实机部署与模型绑定
调度稳定性	使用静态映射 + 异步协程调度器，平均调度延迟稳定在 1.2ms 以内
模型兼容性	成功运行 TinyBERT（INT8）、MacBERT（FP16）、SimCSE（FP16）等
功耗控制能力	峰值总功耗控制在 43W 左右，符合边缘机柜部署要求
故障恢复能力	支持 FPGA 异常自动转发至 GPU 处理，GPU 停机时任务将入等待队列
异构资源利用率	DPU 利用率平均 79%，GPU 利用率 60~75%，支持并发任务动态绑定
可维护性	所有模型注册、调度策略、执行路径可热更新，无需服务中断

该系统在实战中满足了多模型 + 多任务 + 多平台 + 高可用的异构推理能力构建要求，是面向国产大模型实际部署需求的高可控工程路径。

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9.2 当前异构推理系统的现实边界

尽管系统已具备稳定运行能力，但在国产大模型持续扩展与多模态部署趋势下，仍存在以下边界问题：

边界问题	现状表现	工程制约
编译异构性	FPGA 编译流程与 GPU 引擎构建完全独立，工具链未统一	推理图无法统一调度/管理
在线调度难度高	多模型频繁热加载需保持执行路径一致性，运维复杂	无跨平台推理调度标准，需业务端感知执行平台
多模态模型支持弱	含图像分支模型如 CLIP 无法直接部署在 FPGA 上	非标准算子、分支结构无法映射 DPU
数据同步开销存在	中间特征跨平台同步需主控 CPU 中转，存在延迟瓶颈	共享内存机制未标准化，FPGA-GPU 通信间断
调度策略优化受限	当前多为静态映射，缺乏基于模型复杂度与系统状态的智能调度	无统一任务描述语言与跨平台任务仲裁模型

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9.3 系统演进方向与可执行建议

在未来国产模型部署场景中，建议从以下五个方向推动混合推理系统的结构演进：

1）统一推理执行抽象接口（Unified Runtime API）

• 构建支持 DPU + TensorRT + ONNXRuntime 的统一 Runtime 包装；
• 使用 Adapter 模式屏蔽后端异构引擎差异，调度器可按策略动态绑定；
• 引入 TaskDescriptor 结构统一封装输入数据、目标模型、平台意图等；

2）调度智能化与资源状态感知

• 引入 ResourceStatusManager：实时记录 DPU/GPU 负载与排队状态；
• 调度器使用基于规则 + 队列策略的调度逻辑（如延迟优先、能耗优先）；
• 构建冷热模型调度优先级表与任务合并窗口控制（batch merging）；

3）增强 DPU 编译生态与多模型支持能力

• 使用 Vitis AI 3.x 支持的 multi-subgraph 构建多个模型共编译结构；
• 提供基于 Layer 编号的 Runtime 执行入口切换；
• 构建 TinyBERT + FastText + 多分类模型联合 XMODEL，提升部署密度；

4）引入 FPGA-GPU 间中间件同步机制

• 统一输入缓存为共享内存池（如 UVM / NUMA 结构）；
• 使用 ZMQ/Redis Channel 作为跨设备中间协调组件；
• 支持执行状态追踪、输出聚合、多平台回调收集路径标准化；

5）面向信创生态的可控国产部署工具链标准化

• 全流程使用国产开发环境构建调度、部署、编译工具（如鸿蒙、openEuler）；
• 引入龙芯、飞腾主控的 FPGA × GPU 工程适配包；
• 构建纯国产部署链：国产大模型（Qwen/TinyGLM）+ FPGA + ARM 主控 + 国密通信协议。

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