开发者发布实验模型 qwenGPU
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开发者发布实验模型 qwenGPU
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AI 综述
开发者 Vixhal 以 MIT 许可在 GitHub 发布实验模型 qwenGPU，把 4 通道 SIMT GPU 编译成 45 层未训练权重，置于 Qwen3.5-2B 自身 24 层之前，使模型在前向传播中运行编译为 PTX 的真实 CUDA。 该模型可在 Apple silicon、NVIDIA GPU 或 CPU 上运行，需约 16 GB 空闲内存，且没有量化版本。快速上手需 Python 3.11+、uv、just 和约 16 GB 空闲内存；高级模式还需带 NVPTX 后端的 clang。
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最新进展11月2日 15:28
开发者发布 qwenGPU：将 45 层编译 GPU 融入 Qwen3.5-2B 权重并运行 CUDA报道时间线
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11月2日
- RadarAI开发者发布 qwenGPU：将 45 层编译 GPU 融入 Qwen3.5-2B 权重并运行 CUDA
开发者 Vixhal 以 MIT 许可在 GitHub 发布实验模型 qwenGPU，把 4 通道 SIMT GPU 编译成 45 层未训练权重，置于 Qwen3.5-2B 自身 24 层之前，使模型在前向传播中运行编译为 PTX 的真实 CUDA。
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