单片机新手我觉得应该分三步走，每一步侧重点不同。第一步，用一两周时间快速理解Transformer的宏观结构，包括Encoder/Decoder、自注意力、前馈网络这些模块的输入输出和数据依赖关系，不用死磕公式推导，但要知道计算热点在哪里。第二步，花主要精力学习如何硬件实现核心算子，特别是矩阵乘的多种实现方式（脉动阵列、并行乘法树等）、Softmax和LayerNorm的近似计算技巧，这是你面试时很可能被问到的实操问题。第三步，再深入研究先进架构的数据流和存储设计，这需要更系统的知识，可以在工作中边做边学。资源方面，推荐先看《Efficient Transformer》综述，然后找一些开源的FPGA加速项目动手跑起来。
我的建议可能有点反直觉：优先学习片上存储与数据流优化。因为大模型推理的核心瓶颈根本不是计算，而是内存墙和带宽。你现有的设计经验可能更多关注计算逻辑，但AI芯片尤其是大模型推理，90%的优化心思都花在怎么把数据喂给计算单元上。去研究Google TPU的脉动阵列、NVIDIA的Tensor Core和Hopper的Transformer Engine，看它们怎么通过数据复用、预取、压缩来隐藏访存延迟。理解了这些，你再去看Transformer结构，就会明白为什么要有KV Cache、为什么需要Flash Attention之类的优化。硬件实现矩阵乘那些反而是相对成熟的技术，有很多现成IP和工具链。
作为同样从通信芯片转AI芯片的过来人，我建议你先从硬件高效实现矩阵乘、Softmax和LayerNorm这些基础算子入手。理由很简单，你已经有ASIC/FPGA设计经验，硬件实现是你的基本盘，从这里切入最容易建立正反馈。Transformer论文可以看，但初期不必深究所有数学细节，重点理解数据流和计算模式。等你能用RTL或HLS实现一个简化版的注意力模块后，再深入研究存储层次和数据流优化，因为这时候你才会真正遇到瓶颈，知道该优化什么。网上有很多开源项目，比如谷歌的Transformer模型硬件实现参考设计，可以边做边学。
