本发明公开了一种基于FPGA的AI芯片神经网络加速方法，在训练YOLO网络时进行量化训练，将神经网络的浮点算法转换为定点，大大减少内存的占用，提升计算速度及带宽，达到降低功耗的效；采用HLS开发方式基于Darknet框架快速生成YOLO卷积神经网络加速器IP核，同时对卷积计算进行了变换，大大减少了计算量级；卷积计算消耗的乘法器资源大大减少，同时在保证高精度的基础上，FPGA的硬件资源利用率大大提高，大幅度降低了计算产生的功耗。