IBM has announced the world's first sub-1nm chip technology, dubbed the 0.7nm (7-angstrom) node. The breakthrough uses a new transistor design called 'nanostack,' which stacks transistors in three dimensions rather than laying them flat. The result is nearly 100 billion transistors on a fingernail-sized chip — roughly twice the density of IBM's 2nm chip from 2021 — delivering up to 50% higher performance or 70% greater energy efficiency. IBM says commercial production could begin within five years, though no manufacturing partner has been announced yet. The news comes as chipmakers race to meet the growing compute demands of AI workloads, with Intel also recently advancing its 1.8nm 18A process.
Nguồn: https://techcentral.co.za/ibm-claims-major-chip-breakthrough/283050. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
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.
Qt Canvas Painter giới thiệu QCanvasPath và nhóm path nhằm tối ưu hiệu suất render 2D, tiết kiệm ~60% bộ nhớ nhờ định dạng SoA thân thiện cache, hỗ trợ tái sử dụng giữa các frame và tương thích API với QCanvasPainter. Nhóm path cho phép GPU lưu trữ đỉnh (vertex) tĩnh, giúp xử lý biến đổi, màu sắc hay gradient mà không cần cập nhật buffer, đồng thời chứng minh khả năng render tiến triển 60fps trên thiết bị nhúng với tải CPU/GPU thấp hơn. Tính năng này sẽ trở thành module chính thức trong Qt 6.12.
Lập trình viên muốn tối ưu hiệu suất rendering 2D trên Qt nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng QCanvasPath và path groups để giảm chi phí CPU/GPU, giảm bộ nhớ và cải thiện trải nghiệm 60FPS trên thiết bị embedded.
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.
IBM tham gia chương trình Đối tác Cyber Daybreak của OpenAI và ra mắt dịch vụ bảo mật ứng dụng dựa trên AI, sử dụng mô hình của OpenAI để phát hiện lỗ hổng phần mềm nhanh hơn các trình quét truyền thống. Dịch vụ này hoạt động trong môi trường của khách hàng với quyền truy cập chỉ đọc mã nguồn để giảm cảnh báo sai. IBM cũng hỗ trợ Project Lightwell, sáng kiến 5 tỷ USD cùng Red Hat nhằm tăng cường bảo mật chuỗi cung ứng open-source bằng các mô hình AI tiên tiến.
Lập trình viên nên đọc để hiểu cách AI tiên tiến như OpenAI đang thay đổi cách phát hiện lỗ hổng an ninh phần mềm, giúp tối ưu hóa hiệu quả phát triển ứng dụng và bảo mật mà không cần phụ thuộc vào công cụ truyền thống.
Chrome 149-150 bổ sung hai tính năng WebGPU quan trọng: Immediates (push constants/root constants) cho phép truyền dữ liệu nhỏ, thay đổi thường xuyên trực tiếp vào shader qua WGSL <immediate> và API setImmediates(), tối ưu hiệu suất bằng cách bỏ qua tạo buffer GPU. Đồng thời, quy tắc validation chặt chẽ hơn với transient attachments, yêu cầu viewFormats rỗng khi tạo texture tạm thời và hạn chế thay đổi usage flags trong createView().
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách tối ưu hóa hiệu suất rendering bằng Immediates trong WebGPU, giúp giảm chi phí CPU-GPU và xử lý dữ liệu thay đổi thường xuyên trên mỗi vẽ hình, đồng thời nắm rõ các quy tắc mới về transient attachments để tránh lỗi và bảo đảm tính ổn định trong ứng dụng.
Sail Research has raised $80M in combined seed and Series A funding at a $450M valuation to reduce the cost of running long-horizon AI agents. Founded by ex-Apple and ex-NVIDIA engineers, the company claims its inference engine delivers up to 10x lower cost per token than rivals by optimizing for throughput rather than latency. Sail also offers 'Sailboxes,' sandboxed environments that only charge for active agent compute time. The startup topped the BrowseComp-Plus benchmark at 90.72% accuracy and already has paying customers. The round was led by Sequoia and Kleiner Perkins, with notable angels from Anthropic, OpenAI, and Alphabet.

An AMD engineer has contributed an ONNX Runtime backend to FFmpeg's DNN (Deep Neural Network) processing filter. The addition enables inferencing across multiple GPU and NPU platforms, including NVIDIA CUDA, Windows DirectML for all major GPU vendors, and AMD Ryzen AI NPU support via the ONNX Runtime VitisAI execution provider. This marks AMD's effort to make the Ryzen AI NPU useful within FFmpeg workflows.
IBM has announced a prototype chip using a new 'nanostack' architecture that vertically stacks two layers of transistors on a single silicon chip, achieving roughly 100 billion transistors on a fingernail-sized area — double the density of its 2021 state-of-the-art. The design, classified as a complementary field-effect transistor (CFET), promises up to 50% more performance and 70% better energy efficiency compared to IBM's previous generation. IBM distinguishes its approach by staggering the second transistor layer rather than stacking directly on top, simplifying wiring and improving alignment precision. Key manufacturing challenges remain, including thermal budget constraints (keeping processes below 400°C) and higher defect rates from multi-layer fabrication. IBM plans to partner with semiconductor manufacturers to bring the technology to GPUs, CPUs, and data center chips within a decade, potentially extending Moore's Law by 10–15 years.