【摘要】针对云计算平台在机器学习推理、视频处理等场景中因虚拟化开销、多租户资源争用、内存墙与能耗约束而导致的性能瓶颈,本文提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件加速设计技术。 该技术通过建立硬件适配度评估模型、优化基于数据流模型的内存带宽、协同设计能效与隔离机制,并结合中央处理器(CPU)与FPGA的动态异构调度,实现了在线部分重配置与高效数据交换。案例分析结果表明,在云端视频转码这一典型应用中,本文方案相比纯CPU方案将平均延迟降低68%,吞吐量升超过210%、虚拟化开销下降75%、能效比提升近3倍,有效缓解了云平台的关键性能瓶颈。