<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>FPGA on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/fpga/</link><description>Recent content in FPGA on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 20 Oct 2026 07:33:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/fpga/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>트랜스포머 AI를 FPGA에서 실행한 최근 연구들을 모아, 구현 방식과 장단점을 정리한 논문이다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/recent-developments-in-transformer-inference-deployment-on-fpga-platfo/</link><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 07:33:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/recent-developments-in-transformer-inference-deployment-on-fpga-platfo/</guid><description>이 논문은 2024년부터 2025년 5월까지 발표된 FPGA 기반 트랜스포머 추론 연구를 체계적으로 검토한다. 세 저장소에서 찾은 411편을 단계적으로 걸러 관련도 점수 25점 이상인 57편을 분석했다. 구현 방식과 최적화 기법을 분류하고 처리량과 전력 효율을 비교하지만, 모델·하드웨어·측정 조건이 서로 달라 순위를 직접적인 우열로 해석하기 어렵다고 강조한다. 표준 벤치마크와 더 나은 결과 보고가 필요하다는 것이 주요 결론이다.</description></item></channel></rss>