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핵심 요약
LLM을 기계어 실행 프로세서로 활용하는 실험의 일환으로 6502 마이크로프로세서 에뮬레이터를 Markdown으로 구현했다. 에뮬레이터는 CPU 상태, 명령어 집합, 주소 지정 모드, 플래그 계산 로직을 Markdown 텍스트로 정의하여 LLM이 추론 과정에서 직접 실행하도록 설계됐다. GLM-5.1 및 Claude Code 환경에서 덧셈, 루프, 피보나치 수열 계산 프로그램을 실행한 결과, 정확한 출력을 생성했으나 초당 1-2 명령어 수준의 매우 낮은 성능을 보였다.
배경
6502 어셈블리어 및 아키텍처 이해, LLM의 추론 및 컨텍스트 관리 방식에 대한 이해
대상 독자
LLM의 추론 능력과 한계를 탐구하는 AI 연구자 및 개발자
의미 / 영향
LLM을 범용 프로세서로 활용하는 것은 실용적인 연산 목적보다는 LLM의 추론 로직을 검증하는 실험적 도구로서 가치가 있다. 텍스트 기반의 명령어 실행은 LLM이 복잡한 상태 머신을 얼마나 정확하게 유지할 수 있는지 측정하는 벤치마크로 활용될 수 있다.
섹션별 상세
LLM을 기계어 실행 프로세서로 활용하기 위해 6502 마이크로프로세서의 레지스터, 메모리, 명령어 집합을 Markdown으로 정의했다.
에뮬레이터는 Fetch-Decode-Execute 루프를 통해 LLM이 추론 과정에서 직접 명령어를 해석하고 상태를 업데이트하도록 설계됐다.
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1. Fetch: Read the byte at PC. This is the opcode.
2. Decode: Look up the opcode in the instruction table below. Determine the mnemonic, addressing mode, and byte count.
3. Read operands: Fetch additional bytes as required by the addressing mode.
4. Execute: Perform the operation. Update registers, flags, and memory as specified.
5. Advance PC: PC += instruction byte count (already done during fetch/operand read).LLM이 6502 에뮬레이션을 수행하기 위해 따르는 Fetch-Decode-Execute 루프 로직
덧셈, 루프, 피보나치 수열 계산 등 3가지 프로그램을 실행한 결과, 모든 프로그램에서 정확한 결과값이 도출됐다.
실제 6502 프로세서가 초당 50만 명령어를 처리하는 반면, 이 에뮬레이터는 초당 1-2 명령어 수준의 성능을 기록했다.
실무 Takeaway
- LLM은 복잡한 로직을 추론 과정에서 시뮬레이션할 수 있으나, 연산 효율성은 실제 하드웨어 대비 극히 낮다.
- Markdown과 같은 텍스트 포맷을 기계어 인터페이스로 활용하여 LLM의 추론 능력을 특정 도메인 로직 실행에 적용할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 25.수집 2026. 05. 25.출처 타입 RSS
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