FPGA类片上系统、异构计算加速平台及计算加速方法

本发明属于芯片设计领域，为改善现有人工智能边缘计算片上系统计算速度问题，提供片上系统、异构计算加速平台及数据处理方法。其中，片上系统包括ARM处理器内核、可编程逻辑区和人工智能引擎；人工智能引擎上部署有深度学习处理器；所述深度学习处理器内加载有至少一个目标深度学习模型；ARM处理器内核通过设定驱动程序来控制所述深度学习处理器中的目标深度学习模型运行；可编程逻辑区内集成有至少一个算法加速内核；每个算法加速内核均按照设定功能独立设计后移植到可编程逻辑区，并按照预设需求构成功能独立的数据处理流水线。其能够将人工智能推理的数据前处理和后处理部署于同一个芯片上达到硬件级别的全流程加速。