超100项研究综述：强化学习如何让FPGA和芯片硬件加速更聪明！
Reinforcement learning for hardware acceleration and system-level optimization on FPGA and integrated-circuit platforms: A survey
📖 AI 总结
该综述系统梳理了强化学习在FPGA与集成电路平台上的实现与优化研究，覆盖百余篇文献。文章按强化学习家族（基于模型的马尔可夫决策过程、经典值方法、深度强化学习、演员-评论家、策略梯度及多智能体方法）组织文献，并从抽象层次、硬件实现策略和应用领域三个维度对研究进行分类，分析强化学习算法如何映射到可重构与固定硬件之上。与仅聚焦特定算法或平台的综述不同，该文对FPGA与IC实现进行统一分析，涵盖硬件加速、可重构架构、能耗感知控制和系统级优化，并从资源利用率、延迟、吞吐量、功耗及性能增益等方面开展对比评估。文章最后归纳了反复出现的架构模式、实际局限、开放挑战与未来研究方向，为在专用硬件上开发和评估强化学习方案的研究者提供了整合性参考。
🔑 关键词速览
| 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) | 一种机器学习范式，智能体通过与环境交互并根据奖励信号学习最优决策策略。 |
| 现场可编程门阵列 (FPGA) | 一种可通过编程配置硬件逻辑的可重构集成电路，常用于加速特定计算任务。 |
| 集成电路 (Integrated Circuit, IC) | 将大量电子元件集成在半导体基片上的微型电子器件，包括专用集成电路（ASIC）等。 |
| 硬件-算法协同设计 (Hardware-Algorithm Co-design) | 同时考虑算法特性和硬件约束进行联合优化设计的方法，以实现高效能计算系统。 |
| 演员-评论家 (Actor-Critic) | 一种强化学习架构，结合策略梯度（演员）和价值函数（评论家）来学习策略。 |
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