本研究提出了XAttention框架，旨在解决长上下文变换器模型的计算成本问题。通过稀疏注意力加速推理，利用反对角值之和作为块重要性代理，实现高效的块识别与剪枝，最终实现高达13.5倍的计算加速。

本研究提出了Edge-LLM框架，通过逐层剪枝和量化策略提高大型语言模型的调整效率，实现计算加速2.92倍，内存减少4倍，同时保持任务准确性。

本研究通过改进的同态加密变换器架构，解决了大型语言模型个性化响应中的隐私问题。该方法在个性化微调后加速计算，同时保持性能，为隐私保护的语言模型服务提供了可能性。

FPGA是一种通过路由网络连接的查找表2D网格，可模拟任意电路。微软成功利用FPGA加速搜索和深度神经网络。FPGA编程需要重新思考整个堆栈，需要新的硬件类型。新的软件栈应摒弃FPGA的遗留问题和RTL抽象。