Cheapest Batch Inference for Low-Cost AI Inference: 6 Providers Compared (2026)

Cloud Native Now5 Hot6 min13 d agoAI

Kubernetes Did Not Miss the AI Wave. It Absorbed It

Kubernetes đã tích hợp thành công vào hệ sinh thái AI doanh nghiệp, chứng minh sức sống bền bỉ của công nghệ container orchestration. Sự kết hợp giữa Kubernetes với các framework AI như TensorFlow, PyTorch và bộ công cụ MLflow cho phép triển khai mô hình machine learning dễ dàng trên hạ tầng cloud native. Hệ quả là 78% doanh nghiệp đang sử dụng Kubernetes để triển khai các ứng dụng AI production, tăng 23% so với năm trước. Điều đáng học hỏi là Kubernetes không bỏ lỡ làn sóng AI mà đã trở thành nền tảng không thể thiếu, cho thấy khả năng thích ứng và phát triển liên tục của công nghệ container orchestration.

Bài viết này giải thích cách Kubernetes đã tích hợp công nghệ AI vào hệ sinh thái cloud native một cách tự nhiên.

#kubernetes #ai-infrastructure #cncf Source

DigitalOcean6 Hot1 min14 d agoAI

Built for agents: Omarchy's pipeline moves to DigitalOcean

DigitalOcean gia nhập Omacom Foundation với tư cách là Founding Corporate Patron, trở thành nhà cung cấp compute cho Omarchy. Sự hợp tác này giúp Omarchy di chuyển pipeline infrastructure sang DigitalOcean, tập trung vào development của agentic compute. Việc chuyển đổi này cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của ecosystem Omarchy với sự tham gia của các cloud provider lớn. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ hơn về technical implementation và cách tận dụng DigitalOcean cho các agentic system.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách DigitalOcean hỗ trợ hạ tầng cho hệ thống Omarchy, một nền tảng đang phát triển mạnh cho các tác nhân AI.

#ai-agent #digitalocean Source

The Next Web1 Hot3 min11 d agoAI

China’s AI industry is moving from models to agents, a state report says

Theo báo cáo từ China Telecom, thị trường compute tại Trung Quốc sẽ có 80% dành cho inference vào năm 2029. Dự báo này phản ánh sự chuyển dịch trọng tâm của ngành AI Trung Quốc từ phát triển models sang xây dựng agents. Các nhà máy gigafactories tại châu Âu dự kiến sẽ đi vào hoạt động giữa năm 2028, tạo ra nguồn lực tính toán đáng kể. Sự dịch chuyển này cho thấy tính toán AI đang phát triển theo hướng ứng dụng thực tế và tự động hóa. Các lập trình viên nên chú trọng đến kiến trúc agent và tối ưu inference để nắm bắt cơ hội trong xu hướng mới này.

Bài viết giúp bạn hiểu rõ xu hướng chuyển dịch từ mô hình AI đến agent và tương lai thị trường tính toán tại Trung Quốc.

#ai-agent #ai-infrastructure Source

The Next Web1 Hot3 min15 d agoAI

Qualcomm hands Amazon $4B of warrants to build custom silicon for AWS

Amazon nhận 25 triệu cổ phiếu Qualcomm trị giá 4 tỷ USD, sẽ được trao đổi khi mua chip trị giá tới 60 tỷ USD. Qualcomm trở thành nhà cung cấp chính cho các nhà máy AI gigafactory của EU. Thỏa thuận này giúp Amazon phát triển bộ vi xử lý tùy chỉnh cho AWS, giảm phụ thuộc vào NVIDIA. Qualcomm đảm bảo nguồn doanh lớn từ Amazon trong khi củng cố vị thế thị trường chip AI. Amazon giành được quyền mua cổ phiếu ưu đãi với mức giá đặc biệt, cho thấy tiềm năng tăng trưởng dài hạn.

Đọc bài này giúp bạn hiểu chiến lược hợp tác đột phá giữa Qualcomm và Amazon trong lĩnh vực chip tùy chỉnh cho AWS.

#aws #hardware #ai-infrastructure Source

PyTorch1 Hot8 min16 d agoAI

Alibaba Cloud, Ant Group, Cambricon and Huawei Come Together in Shanghai to Advance the Open Source AI Stack at PyTorch Conference China – PyTorch

Alibaba Cloud và Cambricon đã trở thành thành viên Platinum, Ant Group thành viên Gold tại PyTorch Conference China 2026 ở Shanghai, cùng với Huawei là thành viên hiện có. Trong các bài phát biểu chính, Alibaba Cloud trình bày cách mở rộng việc phục vụ mô hình Qwen qua Karmada, Huawei đề cập đến NPU Ascend và thiết kế cứng‑mềm kết hợp, Cambricon giới thiệu PyTorch không phụ thuộc thiết bị để hỗ trợ nhiều nền tảng chip, Ant Group chia sẻ về việc xây dựng môi trường chạy AI agent an toàn bằng Kubernetes Agent Sandbox và Kata Containers. Sự hợp tác này cho thấy hơn 250 tổ chức ở Trung Quốc đang đóng góp vào các dự án của Quỹ PyTorch như DeepSpeed, Ray, Safetensors và vLLM, làm giàu hệ sinh thái nguồn mở. Đối với lập trình viên đang cân nhắc đọc bài gốc, bài học là việc kết hợp tối ưu hóa phần cứng riêng của các nhà cung cấp với các công cụ cộng đồng giúp đạt được triển khai AI có thể mở rộng, bảo mật và di động.

Bài viết này cho thấy hợp tác của các tập đoàn công nghệ hàng đầu Trung Quốc trong thúc đẩy stack AI mở thông qua PyTorch, mang lại hiểu biết sâu sắc về xu hướng phát triển AI và hợp tác công nghệ.

#open-source #pytorch #ai-infrastructure Source

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot11 min16 d agoAI

LLM Routing Can Cost More Than Not Routing

Nhiều đội ngũ xây dựng ứng dụng LLM thường thêm một lớp router production-grade để quản lý luồng gọi mô hình và cân bằng tải. Tuy nhiên, router này tạo ra một bước mạng bổ sung, cần serialize/deserialize prompt và phản hồi, đồng thời thực hiện các quy tắc định tuyến phức tạp, khiến latency trung bình tăng lên và tiêu thụ tài nguyên tăng theo. Kết quả là, chi phí tổng thể của việc sử dụng router có thể vượt quá lợi ích mà nó mang lại, đặc biệt khi lưu lượng truy vấn thấp hoặc mô hình đã được tối ưu để gọi trực tiếp. Thí nghiệm trong bài cho thấy trong một số trường hợp, thời gian phản hồi tăng khoảng 30‑40% và chi phí CPU/tài nguyên tăng 20‑25% so với việc không định tuyến. Điều này nhắc nhở các lập trình viên cần đo lường overhead thực tế của lớp router trước khi quyết định triển khai, và cân nhắc các giải pháp đơn giản hơn hoặc gọi trực tiếp khi không cần khả năng mở rộng cao.

Đọc bài này giúp lập trình viên hiểu được những chi phí ẩn và cách tối ưu hóa khi triển khai router cho ứng dụng LLM.

#llm #ai-agent #digitalocean Source

DigitalOcean Community1 Hot14 min27 d agoAI

Most Teams Move to Dedicated Inference Too Early

Nhiều đội chuyển từ inference serverless sang dedicated ngay sau khi mô hình đạt mức độ ổn định, hy vọng giảm latency và kiểm soát chi phí tốt hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là họ đánh giá sai mức độ lưu lượng thực tế, thường dựa trên thử nghiệm bursts thay vì lưu lượng trung bình dài hạn, dẫn đến việc cung cấp quá nhiều GPU hoặc instances. Hệ quả là mức sử dụng tài nguyên thường dưới 30 %, chi phí mỗi inference tăng lên gấp 2‑3 lần so với việc giữ nguyên serverless hoặc dùng auto‑scaling vừa đủ. Điều đáng học là trước khi chuyển sang dedicated, cần đo lường thực tế các chỉ số như requests per second, latency percentile và mức využ dụng GPU trong thời gian ít nhất một tuần, rồi áp dụng chính sách scaling dựa trên ngưỡng utilization (ví dụ 60‑80 %). Khi lưu lượng ổn định và mức wykorzystание vượt qua ngưỡng trên mới cân nhắc chuyển sang dedicated inference để tối ưu chi phí và hiệu năng.

Bài viết này giúp bạn tránh sai lầm phổ biến khi di chuyển sang suy luận chuyên dụng quá sớm, tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất.

#serverless #finops #digitalocean Source

DigitalOcean Community1 Hot25 min27 d agoAI

Cold Start Latency on Serverless Inference: What Actually Happens in Those Few Seconds

Khi chạy mô hình học sâu trên nền tảng serverless như AWS Lambda, Azure Functions hoặc Google Cloud Run, mỗi lần gọi đầu tiên sẽ trải qua giai đoạn cold start khiến latency tăng đáng kể. Latency chủ yếu xuất phát từ thời gian tải image container, giải nén và khởi tạo runtime, đồng thời phải load mô hình từ bộ lưu trữ (S3, Blob Storage) vào RAM, và thời gian này tỷ lệ thuận với kích thước mô hình – ví dụ một mô hình 2 GB có thể cần 3‑5 giây để load. Hệ quả là các request đầu tiên gặp trễ từ vài trăm miligiây (đối với hàm nhẹ) tới vài giây (đối với mô hình lớn), làm giảm trải nghiệm người dùng và gây khó khăn trong các ứng dụng cần phản hồi real‑time như chatbot hoặc xử lý video. Các tối ưu như giảm kích thước mô hình qua quantization hoặc pruning, sử dụng lớp cache /tmp hoặc EFS, bật tính năng provisioned concurrency hoặc AWS Lambda SnapStart, và chọn runtime dựa trên hình ảnh cơ sở nhỏ (distroless, Alpine) có thể cắt giảm cold start xuống dưới 500 ms cho hầu hết các trường hợp. Kết hợp các kỹ thuật trên không chỉ giảm latency mà còn tiết kiệm chi phí do giảm thời gian thực thi và số lần khởi tạo container.

Bài viết giải thích rõ ràng về nguyên nhân gây độ trễ lúc khởi đầu và cách tối ưu hiệu suất cho serverless inference.

#serverless #gpu #digitalocean Source

Cheapest Batch Inference for Low-Cost AI Inference: 6 Providers Compared (2026)

Recommended for you

Bình luận

Kubernetes Did Not Miss the AI Wave. It Absorbed It

Built for agents: Omarchy's pipeline moves to DigitalOcean

China’s AI industry is moving from models to agents, a state report says

Qualcomm hands Amazon $4B of warrants to build custom silicon for AWS

Alibaba Cloud, Ant Group, Cambricon and Huawei Come Together in Shanghai to Advance the Open Source AI Stack at PyTorch Conference China – PyTorch

LLM Routing Can Cost More Than Not Routing

Most Teams Move to Dedicated Inference Too Early

Cold Start Latency on Serverless Inference: What Actually Happens in Those Few Seconds

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads