<?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>Hardware Architecture / LLM Accelerator on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/hardware-architecture-/-llm-accelerator/</link><description>Recent content in Hardware Architecture / LLM Accelerator on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Wed, 21 Oct 2026 07:33:06 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/hardware-architecture-/-llm-accelerator/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LEAP는 언어모델의 데이터 종류에 따라 저장된 곳이나 가까운 곳에서 계산하고, 칩 안에서 결과를 모으도록 설계한 가속기 구조다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/llm-inference-on-imc-noc-architecture-with-balanced-dataflow-and-fine/</link><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 07:33:06 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/llm-inference-on-imc-noc-architecture-with-balanced-dataflow-and-fine/</guid><description>본 논문은 IMC(메모리 내 연산), NMC(메모리 근처 연산), INC(네트워크 내 연산)를 통합한 LEAP 하드웨어와 이를 위한 파티셔닝·매핑·스케줄링 프레임워크를 제안한다. 정적 가중치는 IMC, 동적 데이터는 NMC, 부분 결과 축소는 INC가 맡는다. 또한 입력 처리(prefill)와 토큰 생성(decode)에 서로 다른 자원을 배정하는 LEAP-D 모드를 평가한다.</description></item></channel></rss>