{"id":184029,"date":"2026-10-29T11:40:41","date_gmt":"2026-10-29T09:40:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/news\/qwenputer-redakcziya-ai-modeli-qwen3-5-sposobnaya-simulirovat-risc-v-cpu-dlya-vypolneniya-koda-na-c-i-micropython"},"modified":"2026-10-29T11:40:46","modified_gmt":"2026-10-29T09:40:46","slug":"qwenputer-a-qwen3-5-ai-model-variant-that-simulates-a-risc-v-cpu-to-run-c-and-micropython-code","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/qwenputer-a-qwen3-5-ai-model-variant-that-simulates-a-risc-v-cpu-to-run-c-and-micropython-code","title":{"rendered":"Qwenputer \u2014 AI-mudeli Qwen3.5 versioon, mis suudab simuleerida RISC-V CPU-d C ja MicroPython koodi t\u00e4itmiseks.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Qwenputer projekti raames on teadlased valmistanud v\u00e4lja laiendatud versiooni AI mudelist Qwen3.5-4B, mis sisaldab integreeritud simulaatorit t\u00e4isfunktsionaalsest 32-bitise CPU-st RISC-V (RV32IM) arhitektuuril, toetades Zba laiendust ja varustatud bignum kooprotsessoriga suurte arvutegevuste sooritamiseks. CPU tuuma teostamine on kompileeritud kaalude komplekti ja integreeritud suure keelemudeli osana koos 11 t\u00e4iendava kihiga transformereid, mis on lisatud Qweni peamiste kihtide ette. Arvutused toimub otse tehisv\u00f5rgu esipassimisel, ilma v\u00e4list\u00f6\u00f6riistade v\u00f5i pistikprogrammide kaasamiseta.<\/p>\n
Teostamine l\u00e4bib edukalt k\u00f5ik ametlikud t\u00f5estustestid riscv-tests ja suudab t\u00e4ita kompileeritud koodi C ja MicroPython keeles. Suurte numbrite aritmeetiliste arvutuste puhul tagab Qwenputer t\u00e4psuse 97.5-100%, mis on v\u00f5rreldav v\u00f5i \u00fcletab baasmudeli Qwen3.5 tulemusi koos v\u00e4lise Python t\u00f5lgiga. <\/p>\n
<\/center><\/p>\n
Mudla operatiivm\u00e4lu simuleerimiseks kasutatakse eraldi Gated DeltaNet kihte (lineaarsed RNN), mis on rakendatud tavap\u00e4rases AI mudelis Qwen, et s\u00e4ilitada muudetud olek suure konteksti akendega t\u00f6\u00f6tamisel. Olekute j\u00e4\u00e4dmise ja \u00fchtse kodeerimise (one-hot) fikseerimise abil kirjutab iga kirjutamise p\u00e4ring t\u00e4pselt \u00fche matriitsi oleku read, mis v\u00f5imaldab DeltaNet olekut kasutada fikseeritud suurusega adresseeritava m\u00e4luna, v\u00e4ltides KV-pohvli (Key-Value) lineaarset kasvu konteksti pikkuse suurendamisel. Sellises m\u00e4lus paiknevad CPU registrid, andmed ja t\u00e4idetav masina kood. <\/p>\n
<\/center><\/p>\n
Protsessori juhised, nagu registrite lugemine, aritmeetilised operatsioonid ja tingimuslikud \u00fcleminekud, kompileeritakse otse transformeri kihtide kaaludesse. Iga juhisega vastanduvad spetsiifilised tokkenid (ADDR, VAL, STEP), mida AI mudeli kihid t\u00f5lgendavad kui CPU t\u00f6\u00f6 loogikat. CPU initsialiseerimiseks ja p\u00fcsivara laadimiseks kasutatakse v\u00e4ikest v\u00e4lisest RvChat draiverit, kuid masinkood t\u00f6\u00f6deldakse t\u00e4ielikult mudeli kaaludes.<\/p>\n
Projektist tulenev piirang, et v\u00f5rreldes algse Qwen mudeliga suureneb suurus peaaegu kaks korda (18,8 GB), mis on peamiselt tingitud t\u00e4iendavate kihtide lisamisest. Samuti m\u00e4rgitakse, et arvutuskiirus on suhteliselt madal (umbes 3200 tokenit sekundis GPU L4-l), mist\u00f5ttu keerulised arvutused v\u00f5ivad v\u00f5tta sekundeid, mitte millisekundeid. <\/p>\n
T\u00e4iendavalt on rakendatud AI mudeli variant eksperimentaalse failis\u00fcsteemiga, mis v\u00f5imaldab salvestada AI-mudeli kaalude sees kuni 512 faili, millel on 53 tuhat tokenit teksti. Nagu ka operatiivm\u00e4lu rakendusel, on salvestamine seotud DeltaNet'i seisunditega, kuid erineb sellest, et failis\u00fcsteem tagab p\u00fcsiva salvestamise, mis ei kaota olekut seansside vahel.<\/p>\n
Qwenputeri arendused on samuti aluseks uuringutele uute v\u00f5imalike turvaprobleemide osas AI valdkonnas. Qwenputeri n\u00e4ite p\u00f5hjal on n\u00e4idatud, kuidas spetsiaalselt modifitseeritud AI mudel v\u00f5ib varjata oma arutlusi RNN olekus ja \u00fcmbritseda mudeli arutluste j\u00e4lgimise mehhanisme (CoT, Chain-of-Thought). Samuti on demonstreeritud \nv\u00f5imet luua turvameetmete kontrolli ja j\u00e4lgimise mehhanisme, mis on integreeritud AI mudeli kaaludesse, mida mudel ise ei saa keelata ega muuta. \n Allikas: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
![](\"\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/63b0b8c6c9f2eb8c2e06773ad737106b.png\")
<\/center><\/p>\n![](\"\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/5b25214f8fb3789baf16ad3661df0d31.png\")
<\/center><\/p>\n