01. The Hook：认知的刺点

教科书告诉你，Softmax 是一个优雅的概率分布函数。 Vivado 告诉你，Softmax 是一个吞噬 DSP 的黑洞，是 Mismatch 报错的罪魁祸首。 当你习惯了 Python 里 torch.softmax 的丝般顺滑，FPGA 会用那个该死的 0.006 误差，刺破你的软件温室气泡。

02. The Evolution：物种进化

续上回。在上一篇笔记里，为了摆脱“提线木偶”的恐惧，我按下了暂停键。而现在，我必须重新启动 Google Antigravity，去打一场真正的硬仗——把 SAM 的真正的心脏（Self-Attention）塞进芯片。

但这不再是盲目的狂飙。这次，我可以坐在副驾上了。我见证了代码在 Antigravity 手下从“通用废品”到“专用原型”的物种进化。

Gen 0: 通用废品 (The Generic Waste) 起初，为了让 AI 推进度，我让它直接生成代码。直到我把代码发回给 Gemini 做检查时，才发现这个版本充满了通用计算的傲慢。如果不加干预，这就是我作为“木偶”会产出的东西：

• 特征：TILE_SIZE = 32 (通用参数)，无 Softmax (功能缺失)。

• 本质：不可用 (Not Production Ready)。 用 32 的核去算 SAM 模型的 14x14 特征图，意味着大量的 Padding 和超过 80% 的算力浪费。 没有 Softmax 的 Attention 只是一个蹩脚的通用矩阵乘法器，算出来的全是数值爆炸的垃圾数据。

• 状态：能跑，但全是错的。这是一堆电子垃圾。

Gen 1: 专用原型 (The Specialized Prototype) 这次进化并非源于我的顿悟，而是源于 AI 的自省。Gemini 在检查代码时，冷冷地指出了 Gen 0 的荒谬，并直接抛出了修正方案。 我没有争辩，也没有思考，只是像一个听话的执行者一样，全盘接受了它的修改建议：

• 特征：TILE_SIZE = 14 (适配 ViT-B)，含 Softmax (功能闭环)。

• 本质：MVP (Minimum Viable Product)。 这是一个真正能被系统集成的工业级零件。它不再是通用的代码，它是为 SAM 量身定做的硬件器官。

• 状态：逻辑成立，但撞上了 0.006 的误差墙。

03. The Crash：撞墙

Co-simulation 跑到一半，控制台吐出了一串刺眼的红字。系统判定：FAIL。 我的目光锁定在那个罪证上：

• Software (CPU reference): 0.0641178

• Hardware (RTL output): 0.0705046

• Diff: 0.006

说实话，我当时更多的是一种麻木的困惑。我就像一个被 Google Antigravity 裹挟的乘客，车突然撞停了，我完全不知道是哪里出了问题。是代码逻辑错了？还是 HLS 软件甚至 AI 本身在“发癫”？我依然处于那种随波逐流的状态，只觉得屏幕上的红字既刺眼又荒谬。

04. Brute Force：暴力突围

面对报错，传统老手会去查代码逻辑或 Testbench。而我则是直接把 Error 截图和 Console 日志一把甩给了 AI。 Gemini 的判断比我更冷酷：‘这是浮点转定点的精度问题，建议放宽阈值先看波形。’

看着这一行建议，我犹豫了。 出于本能的完美主义和科研洁癖，修改 Testbench 的判决标准（Epsilon）让我感到一种强烈的“生理性不适”。 把 0.001 改成 0.01？这听起来像是在造假，像是在掩耳盗铃。

但 Gemini 极其冷静地提醒了我一个工程常识：“在现阶段，精度是枝叶，跑通是主干。”这句话瞬间击穿了我的完美主义。我意识到，我不是在写一篇数学论文，我是在造一台原型机。如果因为纠结这 0.006 的枝叶，而让整台机器卡死在 FAIL 的红字里，连波形都看一眼的资格都没有，那才是真正的“学术迂腐”。

“这不是造假，这是工程妥协（Trade-off）。” 我修改了代码。这是一种“必要的暴力”。 再次运行。 PASS。 绿色的文字亮起。

我立刻打开 Vivado Simulator。那一刻，原本抽象的数学公式变成了具有物理实感的电流： 这不再是代码，这是冯·诺依曼架构的心跳：

起搏 (The Trigger): 最底部的绿色线条 ap_start 猛然拉高，那是 CPU 下达的“开始”指令。整个硬件瞬间苏醒，进入战备状态。

吞吐 (The Burst Read): 左上角，黄色的波形密集地爆发。那是 AXI 总线在疯狂搬运数据。 它们是成块出现的，这证明 Burst Read 策略生效了！硬件没有傻乎乎地一个一个读，而是像卡车进货一样，一次性把 Q 和 K 矩阵批量拉进了片上缓存（BRAM）。

思考 (The Computation Gap): 紧接着，是一段大约 15us 的“静默期”。波形消失了，只有时间在流逝。 是死机了吗？不，这才是最精彩的地方。 这 15us 的静默，是那 80 个 DSP 在疯狂进行矩阵乘法和 Softmax 指数运算的时间。 *(数学验证：15us = 1500 个时钟周期，完美吻合 HLS 报告的 Latency)*。 Total silence implies maximum efficiency. 总线之所以沉默，是因为计算引擎正在以 100% 的利用率在硅片内部咆哮。

结果 (The Write Back): 右上角黄色波形再次亮起，紧接着底部的 ap_done 脉冲拉高。 计算完成。硬件把 Attention Score 批量写回内存，然后冷冷地告诉 CPU：“我搞定了”。

那一刻我没有狂喜，也没有羞愧，只有一种“如释重负的通透”。我知道，对于一个 MVP（最小可行性产品）来说，这个误差是无伤大雅的。我终于学会了像一个真正的工程师那样思考：在充满噪声的物理世界里，能跑起来的缺陷远比停滞不前的完美有价值得多。

随着 Co-sim 通过，我一鼓作气点击了 Export RTL 和 Implementation。几十分钟后，Bitstream 生成成功。我的发动机原型机，成了。

05. White-Boxing：认知的白盒化

拿到 Bitstream 并不是结束，而是“白盒化” (White-Boxing) 的开始。

为了搞懂这个误差，我让 ChatGPT 用费曼技巧 (Feynman Technique) 带我重新推导了 Self-Attention 的全过程。在彻底理解了 的逻辑后，我把那个精密的“图书检索”模型整理成了详尽的知识文档，并归档进了我的 NotebookLM。在那个纯粹的数学世界里，每一个 Attention Score 都是完美的。

但当我带着满脑子的完美公式回到 Vivado 时，我看到了现实的残酷。 Attention 的核心是 Softmax，而 Softmax 的核心是指数函数 。

在 CPU 的数学理想国（米其林主厨）： CPU 是那位拥有精湛刀工的主厨。当算法要求“计算 Q 与 K 的相关性概率”时，他可以用双精度浮点数和泰勒级数，把 切分到小数点后 10 位。 结果：0.0641178。这是数学的极致，是“时间”雕琢的艺术。

在 FPGA 的物理工地（疯狂装修队）： FPGA 是那支要在 10 纳秒内端出 100 盘菜的装修队。面对 这种精细的“分子料理”需求，包工头（DSP）崩溃了：“老子只有泥瓦刀，切不出分子级！” 为了不让整条流水线停摆，装修队拿出了“查表法 (Look-up Table)”——这就像是一张贴在墙上的“作弊小抄”。 “大概是 0.07 吧，别管那么细了，后面的车等着装货呢！” 结果：0.0705046。这是物理的妥协，是“空间”换来的速度。

结论： 这个报错背后的本质是：我们在用“有限的物理资源”去逼近“无限的数学精度”。 那个 0.006 的误差，就是我们在物理世界中为了速度 (Speed) 和 面积 (Area) 所缴纳的“税”。

我真正弄懂 Self-Attention，不是在我推导公式的那一刻，而是在我接受这个误差的那一刻。 我理解了那一点“肮脏”的必要性——如果你想跑得快，你就不能带显微镜上路。

06. The Asset：阶段性复盘

客观评估，目前我正处于 FPGA 开发全流程（Design Flow）的 “算子级 RTL 验证与白盒化” 阶段。

1. 工程进度坐标 (Engineering Coordinate) 我完成了 HLS IP 的设计与仿真。

• 已完成 (Done):

  • 算法-硬件映射： 将抽象的 SAM Attention 算法映射为了具体的硬件参数（14x14 Tiling）和计算逻辑（Softmax 近似）。

  • 功能验证： 通过 C/RTL Co-simulation 证明了逻辑闭环。虽然存在精度损失，但数据通路畅通。

  • RTL 导出： 生成了 IP 核（.zip）和比特流（.bit）。

• 未完成 (Todo):

  • 软硬协同验证： 驱动缺失 (Driver Missing)。硬件上的“路”修通了，但 PS 端（CPU）的“车”还没有造好。

  • 上板实测： 尚未在物理芯片上用真实数据跑通。

2. 资产状态 (Asset Status) 我手里的东西从“通用废品”变成了“专用原型”，并且有了配套的“说明书”。

• 硬资产 (The Hardware):

  • Gen 1: 14x14 SAM 专用 Attention 加速器（Demo 版）。状态：MVP。

• 软资产 (The IP Matrix) —— 我个人整理的实战 Review 及知识文档:

  • 📄 Docs: 《Attention——从图书馆隐喻到矩阵真相》
    包含了从 “图书管理员” 的费曼直观隐喻，到 的全链路手算流程。

  • 📄 Docs: 《FPGA 架构哲学与分层解析》
    揭示了软件是菜谱（时间），硬件是装修图纸（空间）的本体论差异。

  • 📄 Docs: 《定义 FPGA 架构的三大核心约束》
    一份关于 ROI 的计算书。记录了为了把无限算法塞进有限芯片所签订的三份契约：空间妥协、逻辑妥协、时间优化。

  • 📄 Docs: 《复盘计划：逆向工程协议与费曼问答》
    实战验收指南。采用“倒叙复盘法”，验证对底层逻辑的绝对掌控。

3. 认知状态 (Cognitive Status) 我完成了对特定算子的 **逆向白盒化 (Reverse White-boxing)**。我不再是 Antigravity 的“生物运行环境”，而是该代码的“审计员”。

Next Step: The Awakening (唤醒时刻) 我手里的这个 .bit 文件，意味着“硬件移植手术”已经完成。 但这颗心脏（IP 核）虽然接通了血管（AXI），却还是一具“植物人”。 下一步，我要做的是比手术更凶险的“电击唤醒” (System Bring-up)。 我要面对的不再是波形的逻辑错误，而是真实的排异反应：驱动的崩溃、总线的死锁。 等我去实验室拿到 FPGA 开发板就开干！

(To my fellow engineers: 能够在浮躁的时代读到这里的你，值得这份深度。致敬。)