FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程的硬件加速器，可以用于执行各种计算密集型任务。FPGA 是一种可以被程序员或设计师在特定时间内进行编程的集成电路。
FPGA 在深度学习领域的应用主要是通过将神经网络算法的运算过程转换为硬件电路来实现加速。与 GPU 相比，FPGA 在深度学习应用中具有更高的计算容量和更低的功耗。
在 FPGA 上实现深度学习算法的硬件加速，通常需要将深度学习算法转换为硬件描述语言（如 VHDL 或 Verilog）的形式，然后将这些硬件描述语言转换为 FPGA 可以执行的电路结构。这种转换过程需要专业的硬件设计知识和编程技能。
