Optimizing vLLM on Arm CPUs

Benchmark, Profile, Prove: A 12x Go Performance Win

Bài viết trình bày cách benchmark, phân tích hiệu suất bằng pprof và chứng minh cải thiện tốc độ 12 lần trong Go bằng công cụ benchstat, thông qua trường hợp thực tế là plugin Kafka cho Grafana.

Là người phát triển Go, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hiệu suất thực tế bằng cách sử dụng các công cụ như benchmark, profile và pprof, giúp bạn xác định và giải quyết điểm cản trở hiệu năng trong ứng dụng Grafana Kafka plugin với kết quả cụ thể là tăng tốc 12 lần.

We Deleted 400 Lines of Code. The App Got Slower.

Xóa 400 dòng code nhưng ứng dụng lại chạy chậm hơn do giảm hiệu suất xử lý mỗi yêu cầu, dù khối lượng code ít đi chưa chắc đã giảm khối lượng công việc.

Đọc bài này để hiểu cách giảm thiểu hiệu suất thực tế khi loại bỏ code không dùng đến, vì những thay đổi nhỏ có thể gây ra những tác động bất ngờ đến tốc độ xử lý và hiệu suất ứng dụng.

Postgres LISTEN/NOTIFY actually scales

Họ đã tối ưu hóa cơ chế LISTEN/NOTIFY của Postgres để xử lý 60.000 ghi dữ liệu mỗi giây trên một server duy nhất với độ trễ mili giây.

Là người phát triển hệ thống cần xử lý dữ liệu thời gian thực, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất của LISTEN/NOTIFY trong PostgreSQL để xử lý hàng triệu ghi nhập đồng thời mà vẫn giữ được độ trễ cực nhỏ.

Kimi K3 by Moonshot now available on Modal

Mô hình đa phương thức Kimi K3 của Moonshot, với 2,8 nghìn tỷ tham số, cùng công cụ DFlash speculator tùy chỉnh, đã được triển khai trên nền tảng Modal.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính năng AI cho ứng dụng của mình, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Kimi K3 và DFlash Speculator của Moonshot có thể giúp cải thiện hiệu năng xử lý đa modal và dự đoán trong các ứng dụng AI hiện đại.

Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture

Kimi Linear là kiến trúc chú ý (attention) mới được đề xuất trong bài báo arXiv 2510.26692, nhằm cải thiện khả năng biểu đạt (expressive) và hiệu quả (efficient) so với các mô hình chú ý truyền thống.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất AI/ML cho ứng dụng của mình nên đọc bài vì nó giới thiệu một kiến trúc chú ý (attention) hiệu quả hơn, giúp giảm chi phí tính toán và tăng hiệu suất mô hình mà vẫn giữ được độ biểu đạt cao.

Announcing DuckDB 1.5.5

Phiên bản DuckDB 1.5.5 vừa được phát hành với các bản sửa lỗi và cải thiện hiệu suất.

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.