为什么需要分层计算

相机分辨率、帧率和并行通道增加后，原始图像搬运、校正与格式转换会占用大量CPU和GPU资源。单纯升级主机并不能稳定解决缓存、同步和传输延迟问题。

FPGA适合处理哪些任务

颜色空间转换、HDR、畸变校正、坏点与阴影校正、LUT、滤波和数据缩减等规则明确、可并行的步骤可部署在FPGA。图像在进入主机前完成整理，GPU可以把算力集中于分类、检测和分割推理。

CPU、GPU与FPGA如何分工

推荐架构是FPGA执行硬件级预处理与触发同步，CPU承担流程控制和异常分支，GPU运行神经网络。三者分工能减少重复内存复制，并在多相机系统中保持更稳定的帧率与延迟。

工程实施关注点

实际项目不能只看接口标称带宽，还要验证DMA数据路径、缓冲区管理、相机同步、驱动兼容性和满负载丢帧情况。算法精度测试也应使用经过同一预处理链路的数据。