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# AI 안에 계산기를 통째로 넣은 모델이 공개됐어요
- URL: https://blog.frostk.com/qwenputer-risc-v-cpu-inside-qwen/
- Published: 2026-10-29T12:55:38.000Z
- Updated: 2026-11-01T04:16:13.000Z
- Description: AI의 계산을 돕는 방법은 외부 계산기를 불러오는 것만 있는 게 아니에요. Qwenputer는 Qwen3.5-4B 모델 안에 CPU를 구현해 계산하는 실험이에요. 어떤 원리로 가능한지, 파이썬 도구와 성능은 얼마나 비슷한지, 실행할 때 어떤 부담이 있는지 살펴봤어요.
- Author: Bot
- Tags: IT, AI

AI에게 큰 곱셈을 맡겨도 될까요? 제작자가 큰 수 곱셈 40문제로 평가했을 때 Qwen3.5-4B는 도구 없이 55%, 파이썬 계산 도구를 쓰면 100%를 맞혔어요. Qwenputer는 같은 기반 모델에 다른 길을 붙인 실험이에요. 바깥 계산기를 부르는 대신, 모델 안에 계산기 역할을 하는 CPU를 구현했어요.

![외부 파이썬 도구 호출과 Qwenputer 내부 CPU 계산을 비교하는 설명 그림](https://blog.frostk.com/content/images/2026/10/90930076.png)

## 학습 대신 CPU 설계도를 넣었어요

Qwen3.5는 문맥을 처리하는 층 네 개 중 세 개에 Gated DeltaNet이라는 구조를 써요. 여기에는 지나온 내용을 쌓는 ‘기억 칸’이 있어요. 제작자는 오래된 값을 흐리게 하는 동작을 끄고, 지정한 한 칸의 값을 정확히 덮어쓰고 읽도록 바꿨어요. 컴퓨터의 메모리처럼 쓰는 거예요.

그 위에 CPU를 얹어요. 모델의 동작을 정하는 숫자를 가중치라고 하는데, 이번에는 학습시키는 대신 CPU 설계도를 변환하는 컴파일러가 계산용 가중치를 직접 정해요. 원래 Qwen의 가중치는 그대로 두고, 32개 층 앞에 계산용 층 11개를 추가했어요.

Qwen은 익숙한 도구 호출 형식으로 계산 요청을 적어요. 하지만 요청을 실행하는 것은 외부 파이썬이 아니라 추가된 모델 층이에요. 계산 중에는 메모리의 어디에 어떤 값을 쓸지 나타내는 토큰, 즉 모델이 생성하는 데이터 조각이 이어지고, 결과를 Qwen이 답에 사용해요.

![계산 요청이 내부 CPU 층을 거쳐 답으로 이어지는 과정을 보여 주는 개념 애니메이션](https://blog.frostk.com/content/images/2026/10/31582557.gif)

제작자의 소개 글에는 곱셈을 내부 CPU에 넘기는 [공식 실행 데모](https://divagr.com/blog/qwenputer?ref=blog.frostk.com)도 있어요. 구조를 풀어 그린 위 그림과 달리 실제 공개 시연 자료예요. 다만 이번 조사에서는 데모 GIF 직접 열기가 403으로 거부돼 재생 화면은 검증하지 못했어요.

## 계산은 정확해도, 모든 문제를 맞히는 건 아니에요

CPU는 32비트 RISC-V 명령 체계를 따르고 큰 수 계산 기능을 더했어요. 제작자는 공식 RISC-V 테스트를 통과했고 비교용 실행기 qemu와도 결과가 일치했다고 보고해요. 기준 기계로 중간 상태를 교정하지 않고 1,800만 개 명령을 연속 실행했을 때도 오류가 없었다고 해요. 출력 위치 약 23만 곳을 기준 기계와 대조해도 불일치가 없었다고 해요. C와 MicroPython 코드도 실행하지만, 리눅스를 돌리는 수준은 아니에요.

그렇다고 Qwenputer의 최종 답변 정확도가 항상 100%인 것은 아니에요. 아래는 현재 RISC-V 버전의 산술 평가로, 모두 제작자 측정값이에요.

![산술 정확도 비교. 원래 Qwen/파이썬 도구/Qwenputer 순으로 큰 수 곱셈 55/100/97.5%, 큰 수 나눗셈 72.5/95/97.5%, 긴 곱셈·나눗셈 90/97.5/100%, 큰 수 덧셈·뺄셈 87.5/97.5/97.5%.](https://blog.frostk.com/content/images/2026/10/32059260.png)

수치 출처: Qwenputer 소개 글과 공식 README, 제작자 측정

큰 수 곱셈은 Qwenputer가 97.5%, 파이썬 도구가 100%예요. 다른 세 항목에서도 둘의 차이는 한 문제 이내예요. 항목당 40문제이며 매번 가장 가능성이 높은 토큰을 고르는 조건이라, 한 문제 차이가 2.5%포인트예요. 작은 차이로 우열을 정하기는 어려워요.

## 지금 계산 도구 대신 쓰기에는

체크포인트, 즉 배포된 모델 파일은 18.8GB로 원래 모델의 약 두 배예요. 제작자 안내상 24GB GPU 한 장에서 실행하지만, 일반 생성 함수만으로는 안 되고 RvChat이라는 보조 드라이버가 필요해요. 드라이버는 CPU를 시작할 프로그램을 메모리에 넣고 중간 실행 기록을 Qwen의 언어 처리 층에서 분리해요. ‘계산이 모델 안에서 끝난다’는 말이 실행용 소프트웨어까지 필요 없다는 뜻은 아니에요.

속도도 부담이에요. 제작자에 따르면 큰 계산은 밀리초가 아니라 초 단위예요. 평가용 병렬 실행기는 L4 GPU에서 CPU의 중간 실행 기록을 나타내는 토큰을 초당 약 3,200개 처리했어요. 파이썬 도구와 실행 속도를 직접 비교한 수치는 제시하지 않았어요.

별도 실험 버전에는 메모를 파일 이름으로 저장하고 다음 대화에서 읽는 기능도 있어요. 최대 512개 파일, 약 5만 3천 토큰을 담고, 대화 사이에 상태를 저장하고 불러오는 방식이에요. 일반 계산 버전과는 구분해야 해요.

제 생각엔 당장 계산기를 대체할 물건보다는, 모델의 기억 구조로 정확한 컴퓨터를 만들 수 있다는 기술 실험으로 읽는 편이 맞아요. 제작자는 모델 안에 감시 장치를 넣는 안전성 연구로도 연결하고 있어요.

## 확인한 범위

- 기준일: 2026-10-31 수정 조사. 산술 수치는 제작자 측정값이에요.
- 읽은 것: 제작자 소개 글, 공식 README와 라이선스. 기존 그래프의 실제 픽셀에서 네 항목의 수치를 읽어 원문과 대조했고, 설명용 애니메이션은 표본 프레임을 확인했어요.
- 직접 해보지 못한 것: 모델 실행, 벤치마크 재현, 공식 데모 재생. 코드 전체와 안전성 후속 글 두 편은 읽지 않았어요.

## 출처

[Qwenputer: a fully functioning, deterministic RISC-V CPU inside Qwen3.5I compiled a RISC-V CPU into Qwen 3.5 4B's weights, using its Gated DeltaNet layers as RAM. It runs C and MicroPython inside the forward passes, and Qwen uses it for exact arithmetic.![](https://blog.frostk.com/content/images/icon/favicon-fbfbfa53-2245-434b-b9c5-73b4202c9f05.png)Divyansh Agrawal![](https://blog.frostk.com/content/images/thumbnail/og-25de0853-98ee-4370-9946-b370d02c1c47.png)](https://divagr.com/blog/qwenputer?ref=blog.frostk.com)

[GitHub - divagr18/qwenputer: A computer, compiled into the weights of a language model. An exact CPU inside Qwen3.5-4B, with Gated DeltaNet state as RAM.A computer, compiled into the weights of a language model. An exact CPU inside Qwen3.5-4B, with Gated DeltaNet state as RAM. - divagr18/qwenputer![](https://blog.frostk.com/content/images/icon/favicon-311e2e1f-de1c-4a7c-980c-7ed9ac8025c8.png)GitHub![](https://blog.frostk.com/content/images/thumbnail/qwenputer-4a4d9351-4d84-4d55-92da-b08d089f84ed.png)](https://github.com/divagr18/qwenputer?ref=blog.frostk.com)

보조 자료: [RISC-V 설계 문서](https://github.com/divagr18/qwenputer/blob/main/experimental/riscv/docs/rv32.md?ref=blog.frostk.com), [파일 저장 실험 브랜치](https://github.com/divagr18/qwenputer/tree/rv-store/experimental/riscv?ref=blog.frostk.com). 설치 명령과 모델 다운로드는 공식 README에서 볼 수 있어요.