대형 언어 모델 (LLMs) 의 스케일링 법칙은 모델 품질이 계산 규모에 따라 향상된다는 것을 확립하지만, 에지 배포는 컴퓨팅, 메모리 및 전력에 대한 엄격한 제약을 부과합니다. 일반 행렬 곱셈 (GEMM) 은 추론 시간의 최대 90% 를 차지하므로, 효율적인 GEMM 가속은 에지 AI 를 위해 필수적입니다. AMD Versal 적응형 SoC 의 적응형 지능 엔진 (AIE) 은 이 작업에 잘 맞지만, 기존 최첨단 (SOTA) 프레임워크는 수백 개의 코어를 통해 작업을 분배하여 공간적 스케일링을 통해 성능을 극대화합니다 -- 이는 물리적 구현 실패, 대역폭 포화 및 과도한 리소스 소비로 인해 리소스가 제한된 에지 SoC 에서 실패합니다. 우리는 AMD Versal AI 에지 SoC 를 위한 리소스 불변 시간적 GEMM 프레임워크인 Tempus 을 제안합니다. 행렬 크기를 통해 하드웨어 리소스를 확장하는 대신, Tempus 은 16 개의 AIE-ML 코어를 고정된 컴퓨팅 블록으로 사용하며, 프로그래머블 로직에서의 반복적인 그래프 실행 및 알고리즘 데이터 타일링과 복제를 통해 확장성을 달성합니다. 고속 캐스케이드 스트리밍은 Initiation Interval (II) 이 1 인 경우 저지연 부분 합 감소를 보장하고, 데드락 없는 DATAFLOW 프로토콜은 전송-컴퓨팅 중첩 및 PLIO 재사용을 극대화합니다. GEMM 워크로드에서 평가한 결과, Tempus 은 총 온칩 전력 10.677 W 에서 607 GOPS 를 달성했습니다. 플랫폼 인식 유틸리티 (PAU) 메트릭을 통해 시스템 수준의 효율성을 특징화함으로써, Tempus 이 선두 공간적 SOTA (ARIES) 보다 211.2 배 높은 prominence factor 를 달성함을 증명했습니다. 또한, 프레임워크는 URAM/DSP 의 0.00% 활용도를 유지하여 22.0 배 코어 절감, 7.1 배 전력 절감 및 I/O 요구 감소 6.3 배를 달성함으로써 에지 LLM 추론을 위한 지속 가능하고 확장 가능한 기반을 확립했습니다.