Qwen 3.5 ağırlıklarına doğrudan RISC-V işlemcisi yerleştirildi
Öne çıkanlar
- Qwenputer, Qwen 3.5 4B ağırlıklarına doğrudan derlenen 32-bit RISC-V işlemcisi barındırıyor.
- Modelin Gated DeltaNet katmanları özel parametre ayarlarıyla donanım düzeyinde RAM görevi görüyor.
- İşlemci resmi mimari testlerini geçti ve 18 milyon komutu sıfır hata ile işledi.
- Dahili dosya sistemi 512 dosyayı ve yaklaşık 53 bin belirteçlik veriyi sohbetler arasında saklayabiliyor.
Geliştirici Divyansh Agrawal, Qwen 3.5 4B büyük dil modelinin ağırlıklarına çalışan ve deterministik bir RISC-V işlemcisi derleyerek Qwenputer adlı deneysel modeli geliştirdi. Sistem, modelin kendi Gated DeltaNet katmanlarını rastgele erişimli bellek (RAM) olarak kullanıyor. Herhangi bir harici çalışma zamanı, eklenti veya korumalı alan gerektirmeyen bu yapı, komutları tamamen yapay zeka modelinin ileri iletim adımları sırasında çalıştırıyor.
İşlemcinin mimarisinde eğitim süreci yer almadı; bir derleyici tüm ağırlıkları doğrudan devre mantığına göre oluşturdu. Modelin 32 katmanının önüne eklenen 11 katmanla kurulan 32-bit RV32IM çekirdeği, resmi test paketlerini hatasız geçti ve 18 milyon komutu tek bir uyumsuzluk olmadan tamamladı. Gated DeltaNet katmanlarında yapılan geçit ve yazma gücü ayarlamaları sayesinde bellek adresleme işlemleri kesin doğrulukla gerçekleşti.
DeepMind ve NUPA aritmetik testlerinde harici Python araçlarıyla yarışan sistem, modele ayrıca dahili bir dosya depolama sistemi kazandırdı. DeltaNet durumunda saklanan 512 dosya kapasiteli bu dosya yapısı, sohbetler arası durum aktarımında yüzde 90 doğruluk sağladı. Model ve kaynak kodları Hugging Face ile GitHub üzerinde açık kaynak olarak erişime açıldı.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.