El proyecto con licencia Apache publica el diseño del acelerador, el compilador, el simulador y las herramientas del equipo anfitrión. El rendimiento medido muestra un sistema pequeño limitado por la memoria, no un sustituto de las GPU.
La herramienta de línea de comandos de código abierto integra llama.cpp e incluye dos pequeños modelos con ajuste fino. Su autor también publicó el conjunto de entrenamiento de 401 975 pares y el código de las pruebas comparativas.
Una versión derivada específica para este hardware ejecuta Qwen3.8-Flash-Next con dos procesadores POWER9 y cuatro GPU V100. Muestra lo que una optimización adaptada al modelo puede recuperar de un sistema de 2018.
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