"在大模型算力需求呈指数级增长的当下，FPGA 以其可编程性与高能效比，成为突破深度学习训练与推理瓶颈的关键硬件方案。《从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理》堪称 FPGA加速大模型领域的 “全景式指南”，既立足理论根基，又深耕实战落地，为不同背景的读者搭建起从入门到精通的完整学习路径。

全书以 “基础 — 应用 — 实战” 的逻辑层层递进：第一部分系统梳理 FPGA 硬件架构、Verilog 编程基础与深度学习模型计算特性，破解 “硬件与算法如何适配” 的核心疑问；第二部分直击大模型加速痛点，针对 Transformer、CNN 等主流模型，深入剖析并行计算、低精度量化、模型压缩等关键优化技术，更涵盖异构计算、编译器开发等前沿方向；第三部分通过训练任务优化、推理性能调优、多任务资源调度等实战案例，将 RTL 设计、HLS 开发等技术落地为可复用的工程经验。

《从RTL级代码剖析FPGA加速大模型训练与推理》以清晰的结构、详实的案例、深度的技术剖析，填补了 FPGA 硬件设计与深度学习部署之间的知识鸿沟，是解锁大模型高效算力的必备工具书。无论是希望深入学习FPGA设计的学生、硬件工程师、专注算法创新的深度学习开发者，还是探索高性能计算的技术爱好者，都能从书中获得精准赋能。"