开源中国2026년 9월 17일 11:17중국어 → 한국어

deepin 25 RVA23 버전, SpacemiT K3 칩 지원 추가

deepin이 RISC-V 생태계 대응의 일환으로 deepin 25 RVA23 버전을 SpacemiT K3 칩에 적응시켜 소형 보드에서 대형 모델을 실행하는 작업을 추진했다.

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deepin은 중국을 대표하는 Linux 운영체제 배포판으로서, 사용자에게 더 폭넓은 하드웨어 지원을 제공하는 데 힘써 왔으며 활발히 성장하는 RISC-V 생태계 구축에도 적극적으로 참여해 왔다. deepin-ports SIG(특별 관심 그룹)가 설립된 이래, deepin은 RISC-V 아키텍처 적응 작업에서 눈에 띄는 성과를 거두었다. 싱글보드 컴퓨터부터 개발 보드까지, 데스크톱 환경부터 커널과 그래픽 드라이버까지, deepin은 시중 대부분의 주류 플랫폼을 성공적으로 지원하며 Linux 운영체제 생태계에 새로운 활력을 불어넣었다.

최근 deepin-ports SIG의 협력 아래 Next (RVA23) 저장소와 결합하여, deepin 25는 이제 SpacemiT(进迭时空) K3 기기를 지원하며 그 위에서 로컬 AI 모델 버전의 小U同学(원래의 UOS AI)를 원활히 구동한다. 이는 RISC-V 플랫폼의 데스크톱 운영체제가 처음으로 진정한 '개봉 즉시 사용(开箱即用)' 가능한 로컬 대규모 모델 능력을 갖추었음을 의미한다.

SpacemiT K3: AI를 위해 태어난 RVA23 칩

K3는 SpacemiT(进迭时空)가 출시한 차세대 플래그십 RISC-V 컴퓨팅 칩이며, 전 세계 최초로 RISC-V RVA23 규격을 완전히 충족하는 AI 컴퓨팅 플랫폼 중 하나다. 이는 RISC-V 동형 융합 컴퓨팅 기술을 채택하여 단일 SoC 안에 상호 보완적인 두 종류의 코어를 통합했다.

8개의 X100 범용 컴퓨팅 코어: 4-이슈, 비순차 실행(乱序执行)의 64비트 RISC-V CPU로, RVA23 규격을 완전히 충족하며 단일 코어 SpecINT2006이 9.0/GHz를 넘고, 최고 주파수 2.4 GHz, 8개 코어가 8 MB L2 캐시를 공유하며, 전체 기기의 범용 연산력은 약 130 KDMIPS로 시스템 제어, 데스크톱 상호작용 및 범용 컴퓨팅을 담당한다.

8개의 A100 AI 컴퓨팅 코어: AI 워크로드를 위해 설계된 RISC-V AI-CPU로, SpacemiT가 자체 개발한 IME(행렬 연산 확장) 명령어 집합을 통해 네이티브 AI 연산력을 제공한다. 8개 코어 합계 약 60 TOPS(INT4 희소), 최대 300억 파라미터(300억 개)의 대규모 모델을 원활히 구동할 수 있으며(30B에서 추론 속도 10 tokens/s 이상), 역시 RVA23 규격을 충족하여 범용 CPU와 동일한 프로그래밍 모델을 공유할 수 있고 별도의 연산자 변환 오버헤드가 필요 없다.

또한 2개의 RT24 실시간 코어를 통합하여 시스템 관리와 저전력 제어에 사용하며, '범용 + AI + 실시간'의 삼영역 협동 아키텍처를 이룬다.

K3는 Vulkan / OpenGLES를 지원하는 3D GPU, 4K 인코딩·디코딩 비디오 엔진, 그리고 PCIe Gen3, USB 3.0 등의 풍부한 인터페이스도 통합했다. 전형적인 소비전력은 15–25 W에 불과하여 AI 소비자 하드웨어, 사무 회의, 콘텐츠 창작 등의 시나리오에 매우 적합하다.

강조할 만한 점은, X100과 A100 모두 RVV 1.0 벡터 확장(VLEN은 각각 256과 1024)과 일부 RVA23의 선택적 확장(Vector Crypto 등)을 지원하여, 상위 소프트웨어가 벡터와 행렬 명령어를 충분히 활용할 수 있는 하드웨어 기반을 마련했다는 것이다.

deepin 25 적응: 커널부터 데스크톱까지 완전 지원

deepin 25는 이미 수개월 전에 deepin-ports SIG를 통해 SpacemiT K3를 지원했으며, deepin-ports 저장소를 통해 커널과 GPU 드라이버를 지속적으로 유지·업데이트하고 있다.

- 커널 및 부팅 측: deepin-ports SIG는 deepin-ports-kernel 저장소에서 SpacemiT K3를 대상으로 하는 6.18 커널 브랜치와 u-boot 등의 컴포넌트를 지속적으로 유지 관리한다.

- 시스템 측: 성숙한 deepin-ports-image 패키징 메커니즘에 힘입어, deepin-ports SIG는 deepin 메인라인 버전 업데이트를 지속적으로 따라갈 수 있다. 최근 이 메커니즘에는 Next (RVA23) 저장소에 대한 지원도 함께 추가되었다.

- 그래픽 측: deepin-ports 저장소는 K3의 GPU 드라이버와 펌웨어를 함께 적응시켰으며, 실기 테스트를 거쳐 정상 작동함을 확인했다.

현재 사용자는 deepin-ports의 이미지 목록에서 최신 K3 체험 이미지를 내려받을 수 있으며, 설치 가이드에 따라 파티션 설정, 부트로더 플래싱, 시스템 이미지 플래싱의 전체 과정을 완료할 수 있다.

Next 저장소: 차세대 하드웨어를 위한 베이스라인 상향

전통적인 deepin 25 메인라인은 RVA20 기반으로 구축되었으며, 그 핵심 컴포넌트 버전(GCC /LLVM /glibc 등)은 안정적이지만 이미 RVA23 신규 하드웨어의 생태계 요구를 충족할 수 없다. 이를 위해 deepin-ports SIG는 독립적인 Next 저장소(RFC는 deepin-community/rfcs#18 참조)를 제안했으며, deepin 25의 상위 오버레이 저장소로서 amd64, arm64, riscv64, loong64 네 아키텍처의 빌드를 함께 활성화하고 riscv64 아키텍처에 대해 RVA23 전역 최적화를 켠다.

Next 저장소는 더 높은 베이스라인의 기본 런타임 라이브러리 세트를 제공하며, 핵심 툴체인을 전반적으로 업그레이드했다.

GCC 15(기본) + 16: RVA23 Profile을 네이티브로 완전 지원하는 버전으로, 표준 -march 파라미터를 통해 관련 명령어 집합을 직접 켤 수 있다.

Binutils 2.46: RVA23 Profile에 대한 어셈블과 링크 지원을 도입했다.

Glibc 2.42: RISC-V RVA23 관련 문자열 및 메모리 연산 최적화를 병합했다.

LLVM 21(기본) + 22: RISC-V 백엔드가 매우 빠르게 반복되어, Rust, Clang으로 빌드된 소프트웨어 패키지가 최신 최적화를 최대한 누리도록 비교적 새로운 안정 버전을 선택했다.

OpenSSL 3.5: SM3, SM4, SHA512, ChaCha20 등의 알고리즘에 대한 RISC-V Vector / Zbb 어셈블리 수준 최적화를 통합했다.

저장소 내 소프트웨어 패키지는 완전히 RVA23 베이스라인에 따라 빌드되었으며, 특히 GCC 15/16과 binutils에 SpacemiT K1/K3의 행렬 연산 확장(IME) 지원을 backport했다. 이 저장소의 유지 원칙은 다운스트림 patch를 최소화하고 업스트림 버전을 직접 따르는 것으로, 한정된 유지 인력에 적응하기 위함이며 동시에 deepin 차세대 버전(next)의 기술 검증장으로서 미래의 대버전 마이그레이션 위험을 낮춘다.

로컬 AI 지원과 小U同学

이번 적응의 가장 큰 하이라이트는 deepin이 RISC-V 플랫폼에서 툴체인부터 애플리케이션 계층까지 로컬 AI 전(全) 체인을 연결했다는 점이다.

적응 이미지 속 小U同学(원래의 UOS AI)는 RVA23과 SpacemiT 행렬 연산 사설 확장 기반으로 구축된 로컬 AI 런타임 deepin-modelhub를 사용하며, riscv64 하의 CPU dispatch에 대한 적응을 완료하여 현재 칩 능력에 따라 최적의 연산자 구현을 자동으로 선택할 수 있다. 이와 동시에 llama.cpp 등 모델 런타임에서 흔히 쓰이는 GGML 연산 라이브러리도 SpacemiT의 해당 명령어 집합 지원을 함께 열었으며(모든 variant가 RVA23 저장소에서 빌드되고 RVV 가속이 검증됨), SpacemiT K1/K3 사설 확장의 가속 능력도 병합했다.

실제 사용에서는:

- 小U同学에서 로컬 모델을 직접 내려받아 실행하며 데스크톱급 AI 어시스턴트의 완전한 경험을 누릴 수 있고,

- 저장소에서 llama.cpp 등의 소프트웨어를 직접 설치하여 사용자 정의 GGUF 모델을 로드하고 자신만의 로컬 추론 환경을 구축할 수도 있다.

이로써 RISC-V 기기는 진정으로 오프라인에서 대규모 모델을 구동할 수 있는 데스크톱 컴퓨터가 되었다.

데모

K3 시스템 구동:

그림과 같이, 시스템은 K3의 8개 X100 범용 코어와 8개 A100 AI 코어를 올바르게 인식했다.

로컬 AI 모델을 구동할 때, 관련 작업은 자동으로 8개의 A100 AI 코어로 파견되어 K3의 AI 연산력을 충분히 발휘한다.

버전 릴리스

K3에 적응한 최신 deepin 25 RISC-V 체험 이미지가 deepin-ports 이미지 목록에 릴리스되었으며, 사용자는 설치 가이드를 참고하여 이미지 다운로드, 검증, 플래싱을 완료할 수 있다. 동시에 Next (RVA23) 저장소 관련 기본 라이브러리와 툴체인은 여전히 지속적으로 빌드·검증 중이며, 이후 RISC-V 데스크톱과 로컬 AI 경험을 더욱 완성해 나갈 것이다.