A few months ago, NVIDIA phased out several Jetson modules due to high LPDDR4 prices, and now the company has decided to increase the prices on all its
Nguồn: https://www.cnx-software.com/2026/07/22/nvidia-increases-the-price-of-jetson-modules-and-devkits-by-up-to-101. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhHơn 600 bài FREE, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — chạy ngay trên trình duyệt.
NASA/Caltech giới thiệu SpaceWASM, trình thông dịch WebAssembly 1.0 bằng Rust, tối ưu cho phần mềm bay quan trọng trên tàu vũ trụ với bộ nhớ cố định, giải mã theo luồng và giới hạn tài nguyên chặt chẽ. Dự án hỗ trợ kiểm thử đơn vị, tích hợp spec WASM 1.0 và fuzzing bằng libfuzzer.
Lập trình viên phát triển phần mềm an toàn cấp hệ thống, đặc biệt là cho các ứng dụng có giới hạn tài nguyên như IoT, drone hay thiết bị y tế, nên đọc để tìm hiểu cách tối ưu hóa WebAssembly với các giải pháp an toàn và hiệu năng cao trong môi trường hạn chế.
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.
Efinix ra mắt dòng FPGA Titanium Edge dành cho các ứng dụng AI biên (edge AI) và thị giác máy (machine vision) tiêu thụ điện năng thấp, dựa trên kiến trúc Titanium FPGA của hãng.
Là người phát triển phần mềm, bạn nên đọc bài này để hiểu cách FPGA như Efinix Titanium Edge có thể tối ưu hóa hiệu suất AI và xử lý hình ảnh trên thiết bị biên (edge) với tiêu thụ năng lượng thấp, giúp bạn tìm kiếm giải pháp hiệu quả hơn cho các ứng dụng thực tế.
Z.AI vừa hoàn thành trung tâm dữ liệu 1GW chạy hoàn toàn bằng chip Trung Quốc để huấn luyện mô hình GLM, không sử dụng bất kỳ sản phẩm nào của Nvidia. Điều này cho thấy sự thay đổi trong chuỗi cung ứng AI khi Trung Quốc đẩy mạnh tự chủ công nghệ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty đang xây dựng hệ sinh thái AI độc lập, từ chip đến mô hình, và cách này có thể ảnh hưởng đến sự phát triển công nghệ AI trong tương lai.
CuspAI khởi động nền tảng AI Materials Foundry với sự tham gia của Nvidia, Meta cùng hơn 45 đối tác, đồng thời huy động thành công 450 triệu USD từ vòng gọi vốn mới, được hậu thuẫn bởi Bezos và chính phủ Anh, định giá công ty lên 2,6 tỷ USD.
Những công nghệ mới trong lĩnh vực vật liệu AI—được Nvidia và Meta hỗ trợ—có thể giúp cải thiện hiệu suất mô hình AI, từ đó mở ra những ứng dụng thực tế như thiết kế vật liệu siêu nhẹ, chống thấm nước hay tăng hiệu suất pin, giúp lập trình viên phát triển các giải pháp sáng tạo và hiệu quả hơn trong tương lai.
Module tính toán Geniatech XPI-3576-CM5 sử dụng vi xử lý Rockchip RK3576 tám nhân (Arm Cortex-A72/A53), tương thích form factor Raspberry Pi CM4/CM5, hỗ trợ tối đa 16GB RAM, tích hợp WiFi 6 và Bluetooth 5.3.
Là người phát triển AI hoặc thiết bị IoT, bạn nên đọc để khám phá cách tích hợp một CPU mạnh mẽ như RK3576—cùng với WiFi 6 và Bluetooth 5.3—để nâng cấp hiệu suất xử lý máy học, xử lý video và ứng dụng IoT hiệu quả hơn trên các dự án mở rộng.
GPU gaming phổ biến nhất trên Steam không còn là card rời dành cho PC nữa, dấu hiệu cho thấy xu hướng gaming năm 2026 sẽ thay đổi mạnh mẽ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách GPU phát triển từ nền tảng gaming truyền thống chuyển sang ứng dụng AI, máy học và xử lý đa nhiệm chuyên dụng, giúp họ dự đoán xu hướng công nghệ mới và ứng dụng trong các dự án tương lai.
swSIM là trình giả lập SIM card hoàn toàn bằng phần mềm, mã nguồn mở, không cần phần cứng vật lý. Nó kết nối với PC qua PC/SC nhờ swICC reader, tương thích với mọi điện thoại có khe SIM, được xây dựng bằng make/gcc và không phụ thuộc runtime.
Lập trình viên phát triển ứng dụng di động hoặc hệ thống liên quan đến SIM card nên đọc để tìm hiểu cách tạo mô phỏng SIM card hoàn toàn phần mềm, giúp tiết kiệm chi phí phát triển và mở rộng khả năng tương thích với các thiết bị không cần thiết bị vật lý.