开发者发布qwenGPU实验模型
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开发者发布qwenGPU实验模型
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AI 综述
开发者 Vixhal 以 MIT 协议在 GitHub 发布实验模型 qwenGPU，把 4 路 SIMT GPU 编译成 45 个未训练层，放在 Qwen3.5-2B 自身 24 层之前，共 69 层，并在前向传播中运行 CUDA。该模型借助 Gated DeltaNet 状态充当寄存器、程序 ROM 和全局内存。 据 MarkTechPost 报道，qwenGPU 可在 Apple silicon、NVIDIA GPU 或 CPU 上运行，需要约 16 GB 空闲内存；快速上手需要 Python 3.11+、uv、just，进阶模式还需带 NVPTX 后端的 clang。发布方未提供预构建的 checkpoint。
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最新进展11月2日 15:28
qwenGPU 将 4 路 SIMT GPU 编译进 Qwen3.5-2B 权重并在前向传播中运行 CUDA报道时间线
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11月2日
- MarkTechPostqwenGPU 将 4 路 SIMT GPU 编译进 Qwen3.5-2B 权重并在前向传播中运行 CUDA
开发者 Vixhal 以 MIT 协议在 GitHub 发布实验模型 qwenGPU，把 4 路 SIMT GPU 编译成 45 个未训练层，放在 Qwen3.5-2B 自身 24 层之前，共 69 层，并借助 Gated DeltaNet 状态充当寄存器、程序 ROM 和全局内存。
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