Việc xử lý các prompt dài trên cùng GPU khiến các token khác bị trì hoãn. Các hệ thống như Mooncake, DeepSeek và NVIDIA Dynamo tách riêng phần prefill (xử lý prompt) và decode (sinh token) sang phần cứng chuyên dụng để tối ưu hiệu suất.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn trong sản xuất bằng cách phân chia các giai đoạn xử lý (prefill và decode) ra các thiết bị hardware riêng biệt, giúp giảm thời gian chờ và tăng hiệu suất trên GPU chia sẻ.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/prefill-decode-disaggregation. 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 với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
Claude cung cấp khả năng suy luận tiên tiến (frontier AI), trong khi Google Cloud cung cấp cơ sở hạ tầng được quản lý, phạm vi toàn cầu và tuân thủ tiêu chuẩn doanh nghiệp.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách kết hợp công nghệ AI tiên tiến với hạ tầng cloud đáng tin cậy để xây dựng các giải pháp doanh nghiệp hiệu quả và phù hợp với quy mô lớn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tuân thủ tiêu chuẩn công nghiệp.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtBài viết phân tích sâu về kiến trúc GPU, giải thích tại sao quá trình sinh token cho LLM (Large Language Model) bị giới hạn bởi băng thông bộ nhớ (memory-bound) thay vì sức mạnh tính toán (compute-bound). GPU có cấu trúc vật lý gồm các SM (Streaming Multiprocessor), warp, SRAM/HBM, và cơ chế truyền lệnh từ Python qua GPU thông qua 'doorbell'. Mặc dù H100 có thể thực hiện ~600 phép toán mỗi lần truy xuất dữ liệu từ bộ nhớ, băng thông bộ nhớ vẫn là điểm nghẽn chính. Bài viết giới thiệu mô hình roofline và ba chế độ hoạt động của Horace He (compute-bound, memory-bound, overhead-bound), đồng thời chứng minh bằng số liệu rằng quá trình giải mã LLM chỉ đạt ~1 FLOP/byte, thấp hơn nhiều so với ngưỡng ~300 FLOPs/byte. Thí nghiệm thực tế sử dụng nvidia-smi dmon cũng minh họa sự khác biệt giữa các phép toán giới hạn bởi tính toán (matmul) và bộ nhớ (elementwise).
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu tại sao việc tối ưu hóa mô hình AI không chỉ phụ thuộc vào tính toán mạnh mẽ mà còn phụ thuộc vào cách quản lý bộ nhớ hiệu quả, giúp họ thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM hiệu quả hơn.
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.
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.

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.
Bài viết hướng dẫn chi tiết cách xây dựng môi trường RL (Reinforcement Learning) tùy chỉnh bằng framework Verifiers mã nguồn mở của Prime Intellect, sử dụng ví dụ trò chơi Othello. Quá trình bao gồm thiết kế vòng lặp RL đầy đủ: biểu diễn trạng thái, phân tích hành động, môi trường đa lượt, engine đối thủ (ngẫu nhiên và minimax), cùng hàm thưởng kết hợp nhiều yếu tố. Cấu trúc MultiTurnEnv có thể áp dụng cho các tác vụ theo lượt khác như coding agents hay support agents bằng cách thay đổi bốn thành phần cốt lõi.
Lập trình viên muốn phát triển các hệ thống học tự động hóa hoặc tích hợp AI vào game/đối tác thông minh nên đọc để học cách xây dựng môi trường RL từ scratch, áp dụng cho các nhiệm vụ phức tạp hơn Othello mà không cần phụ thuộc vào framework cố định.
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.
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.