TeLLMe v2: An Efficient End-to-End Ternary LLM Prefill and Decode Accelerator with Table-Lookup Matmul on Edge FPGAs

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Qiao, Ye, Chen, Zhiheng, Zhang, Yifan, Wang, Yian, Huang, Sitao
Format:	Preprint
Publié:	2025
Sujets:	Hardware Architecture Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2510.15926