开发背景
FPGA技术具有可定制性、低延迟和高性能功耗比等优势，已成为诸多AI用户部署推理应用的选择。但FPGA技术进入到大规模AI业务部署仍旧存在软件编写门槛高、性能优化受限、功耗难以控制等诸多挑战。
TF2简介
TF2是全球首个完整方案的FPGA高效AI计算开源框架，可对模型进行压缩、裁剪、量化等优化转换以减少模型计算量，将模型文件自动转化为FPGA目标运行文件，降低FPGA的AI软件实现门槛，通过创新的DNN移位计算技术大幅提升FPGA做推理计算的性能，并有效降低其实际运行功耗，帮助用户快速实现FPGA线上推理。在浪潮F10A FPGA卡上采用FaceNet模型对TF2进行的测试（BatchSize=1）表明，运行TF2后单张图片的计算耗时为0.612ms，提速12.8倍。
TF2开源社区
TF2开源社区已吸引第四范式、快手、南开大学、上海大学、华大智造、远鉴科技、睿视智觉、华展汇元等多家领先公司或机构加入。为推动TF2社区建设，浪潮推出了可重构AI计算发展计划，为参与者提供F10A、F37X等最新FPGA加速卡支持，鼓励参与者将创新性成果反馈至社区，共同促进FPGA技术的开源开放合作发展，降低高性能AI计算技术门槛，加速AI应用落地。
参与该计划的高校将FPGA开源AI框架TF2应用于AI科研或应用并取得创新成果，并承诺将优化后代码反馈回TF2开源社区，即可获赠FPGA加速卡。同时，参与该计划的商业用户也可获得较大程度的FPGA加速卡购买优惠。该计划可在TF2开源社区（网址：https://github.com/TF2-Engine/TF2）进行申请。目前南开大学等知名高校已加入该计划。
