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AI 聚合热点事件 · 2026/11/2

qwenGPU 项目发布：在 Qwen3.5-2B 权重中编译 SIMT GPU

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开发者推出 qwenGPU，将 45 层未训练的 SIMT GPU 架构直接编译进 Qwen3.5-2B 模型权重中。该项目利用 Gated DeltaNet 状态作为显存，实现了模型内部运行真实 CUDA 指令的能力，并在 Tesla T4 上验证了内核匹配度。尽管推理速度较慢且存在文本漂移，但这一实验展示了大模型权重作为通用计算载体的可能性。

最新动向/开发者推出 qwenGPU，将 45 层未训练的 SIMT GPU 架构直接编译进 Qwen3.5-2B 模型权重中。该项目利用 Gated DeltaNet 状态作为显存，实现了模型内部运行真实 CUDA 指令的能力，并在 Tesla T4 上验证了内核匹配度。尽管推理速度较慢且存在文本漂移，但这一实验展示了大模型权重作为通用计算载体的可能性。

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  1. Marktechpost (@Marktechpost)T2·78 分

    qwenGPU 项目发布：在 Qwen3.5-2B 权重中编译 SIMT GPU

    原标题：▲ [Really Impressive Individual Project] Meet qwenGPU: Qwen3.5-2B With 45 Compiled GPU Layers That R...

    • qwenGPU 在 Qwen3.5-2B 前插入 45 层未训练网络以模拟 SIMT GPU 行为
    • 利用 Gated DeltaNet 的门控状态作为寄存器、ROM 和全局内存的载体
    • 参考解释器与真实 Tesla T4 在 49/49 个内核上匹配，但在 Apple MPS 上仅达 10-15 tokens/s