Resizable BAR (ReBAR), also known as AMD's Smart Access Memory (SAM), has been available since 2020/2021 but remains disabled on many PCs. The feature optimizes VRAM usage and CPU-GPU communication, delivering roughly 10% more FPS in supported games along with better 1% lows and fewer stutters. Any system with a Ryzen 3000/Intel 10th Gen or newer CPU paired with an RTX 30/RX 6000 or newer GPU supports it. Enabling it requires a quick UEFI toggle and confirmation in GPU software. Modern UEFIs enable it by default, but older builds may have it off — worth checking since it costs nothing to enable.
Nguồn: https://www.xda-developers.com/rebar-disabled-hurts-gpu-performance. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Bài viết cho rằng ngành AI đang là một bong bóng không bền vững, dựa trên tài trợ vòng tròn, quảng cáo thổi phồng và nhu cầu ảo. Tác giả lập luận rằng AI tạo sinh khác biệt hoàn toàn so với bong bóng Dot Com vì GPU không có giá trị tồn dư, nhu cầu LLM chủ yếu được tạo ra và trợ cấp, trong khi OpenAI/Anthropic đang tiêu tốn hàng trăm tỷ USD mà không có lộ trình sinh lời.
Những lập trình viên muốn tránh rơi vào "sự mê hoặc của công nghệ" và hiểu rõ về rủi ro tài chính, kỹ thuật cũng như thực tế thị trường khi xây dựng dự án AI lớn nên đọc bài này để tránh đầu tư vào những "bong bóng" không có cơ sở thực tế.

AMD đang kích hoạt tính năng CACP trong driver AMDGPU mã nguồn mở trên Linux nhằm tối ưu tiết kiệm điện năng cho màn hình OLED. Bản vá cũng bổ sung hỗ trợ PSR, Panel Replay, IPS cho DCN42b và sửa lỗi phân tích chế độ 8K qua HDMI 2.1. Các thay đổi dự kiến sẽ được đưa vào nhân Linux phiên bản 7.3.
Lập trình viên phát triển phần mềm cho hệ điều hành Linux sẽ tìm hiểu về CACP để tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho các ứng dụng sử dụng màn hình OLED, đặc biệt là trong các dự án liên quan đến GPU AMD và giao diện người dùng.
Bolt Graphics ra mắt GPU Zeus dành cho kiến trúc sư, game thủ, nghệ sĩ và nhà nghiên cứu, hứa hẹn hiệu năng render/simulate nhanh hơn, tiết kiệm điện hơn, hỗ trợ real-time path tracing, photorealistic rendering, giảm thời gian render phim/TV cùng khả năng mô phỏng vật lý cho HPC.
Lập trình viên chuyên về đồ họa và AI nên đọc bài này để khám phá cách GPU mới như Zeus có thể tối ưu hóa các công cụ rendering và simulation cho các ứng dụng như ray tracing, vật lý và HPC, giúp phát triển các giải pháp hiệu quả hơn cho các dự án tương tác và thực tế ảo.
Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.
Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.
Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến bị hạn chế chủ yếu bởi băng thông bộ nhớ (memory bandwidth) chứ không phải tốc độ tính toán, khi dữ liệu di chuyển giữa bộ nhớ và bộ xử lý trở thành rào cản hiệu suất chính. Các giải pháp đang được nghiên cứu bao gồm cải tiến kiến trúc bộ nhớ, tính toán gần bộ nhớ, nén mô hình và sử dụng kết nối quang học.
Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất hệ thống bằng kiến thức về giới hạn băng thông bộ nhớ—chìa khóa quyết định tốc độ xử lý mô hình lớn trong cả giai đoạn huấn luyện và dự đoán.
OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI tùy chỉnh Jalapeño nhằm cạnh tranh với Nvidia Blackwell và Google TPU, nhắm vào workloads inference. Chip này đã được thử nghiệm với mô hình GPT-5.3-Codex-Spark và dự kiến triển khai vào cuối năm 2025, trong khi tình trạng thiếu hụt HBM đang ảnh hưởng đến biên lợi nhuận của Broadcom.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty lớn như OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI chuyên dụng, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho các mô hình lớn như GPT-5.3, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng và chi phí của các ứng dụng AI trong tương lai.
Giá DDR2 tăng 55-60% trong Q2/2026 do thiếu hụt DRAM trầm trọng khi các nhà sản xuất chuyển sản lượng wafer sang sản xuất HBM cho AI, dự báo tiếp tục tăng 35-40% trong Q3. Các hãng phần cứng buộc phải hạ cấp từ DDR4 xuống DDR3, rồi DDR3 xuống DDR2 để đảm bảo nguồn cung, ảnh hưởng đến hệ thống nhúng, thiết bị công nghiệp và mạng. Nguồn cung DDR2 không thể cải thiện trước năm 2027-2028 khi các nhà máy mới của SK Hynix và Micron đi vào hoạt động.
Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giúp bạn hiểu rõ về những thách thức về nguồn cung cấp bộ nhớ DDR2, ảnh hưởng đến thiết kế phần cứng cho các ứng dụng embedded và hệ thống AI, từ đó có thể tối ưu hóa kiến trúc phần mềm và dự đoán chi phí phát triển sản phẩm trong tương lai.
AMD vừa gửi phiên bản thứ mười của các bản vá hạt nhân Linux nhằm tối ưu hóa RMPOPT, một lệnh mới giúp giảm tải kiểm tra bảng RMP (Reverse Map Table) trong các máy chủ sử dụng SEV-SNP (Secure Encrypted Virtualization Secure Nested Paging). RMPOPT cho phép hypervisor bỏ qua kiểm tra RMP trên các vùng bộ nhớ 1GB không chứa bộ nhớ khách SEV-SNP, cải thiện hiệu suất trên máy chủ không bão hòa hoàn toàn với các máy ảo bảo mật. Các bản vá hỗ trợ máy chủ lên đến 2TB RAM, với kế hoạch nâng giới hạn này trong tương lai.
Lập trình viên phát triển phần mềm cho hệ thống máy chủ cần hiểu RMPOPT để tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng trên các máy chủ sử dụng SEV-SNP, đặc biệt khi triển khai trên các CPU Zen 6 EPYC Venice.