Samsung details $90bn plan for South Korea’s Chungcheong region

Anthropic integration with Modal brings scalable compute to Claude Science

Anthropic ra mắt Claude Science, nền tảng AI hỗ trợ nghiên cứu sinh học, tích hợp với Modal để cung cấp tài nguyên GPU/CPU linh hoạt cho các tác vụ phức tạp như dự đoán cấu trúc protein hay CRISPR. Người dùng có thể kết nối workspace Modal trực tiếp, tự động chuyển tải workloads khi vượt quá khả năng cục bộ, với các tính năng như song song hóa quy mô lớn, lưu trữ chia sẻ (Modal Volumes) và môi trường tái sản xuất. Modal cam kết hỗ trợ tới 100.000 USD tín dụng compute cho các khoa sinh học thông qua chương trình cohort, hạn chót đăng ký đến 15/7/2026.

Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực sinh học máy tính hoặc nghiên cứu sinh học, hãy đọc bài này để khám phá cách Modal kết hợp với Claude Science giúp các nhà khoa học sinh học tiết kiệm thời gian và chi phí khi xử lý các nhiệm vụ tính toán phức tạp như dự đoán cấu trúc protein mà không cần phải quản lý hạ tầng máy tính riêng.

OpenAI and Broadcom build a chip to rival Nvidia’s Blackwell

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.

The AI memory crisis just hit DDR2, a standard from 2003, with 60% price hikes

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.

Qt Canvas Painter: Accelerated performance using paths

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.

FFmpeg Introduces Vulkan APV Encoder

FFmpeg vừa bổ sung trình mã hóa APV (APV encoder) sử dụng GPU thông qua Vulkan, trở thành trình mã hóa APV đầu tiên được tăng tốc bằng GPU. Tính năng này bổ sung cho trình giải mã APV Vulkan đã ra mắt trước đó, hỗ trợ định dạng APV (một lựa chọn thay thế mã nguồn mở cho Apple ProRes) trên các nền tảng như Samsung, DaVinci Resolve và Android 16+.

Lập trình viên phát triển phần mềm video nên đọc để khám phá cách tích hợp GPU vào FFmpeg thông qua Vulkan để tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng xử lý video chuyên nghiệp, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên khi xử lý các format video tiên tiến như APV.

GPU-Accelerated Autorouter Handles Monstrous PCB Designs

OrthoRoute is a GPU-accelerated PCB autorouter built as a KiCad plugin to handle extremely high-density boards with thousands of nets. It uses a Manhattan lattice approach — orthogonal trace grids on lower layers connected via blind and buried vias — adapted from the PathFinder algorithm originally designed for FPGA routing. GPU acceleration makes it far faster than CPU-based approaches. While currently useful to only a small audience, the modular plugin architecture and open-source GitHub repository make it extensible for others to build upon.

ByteDance seeks a record $20bn offshore loan to fund its AI build-out

ByteDance đang đàm phán khoản vay offshore khoảng 20 tỷ USD để tài trợ kế hoạch chi tiêu vốn 22,7 tỷ USD vào năm 2026, chủ yếu cho cơ sở hạ tầng AI. Do hạn chế xuất khẩu từ Mỹ, họ phải phát triển CPU tùy chỉnh (Arm, RISC-V) và hợp tác với Qualcomm thay vì sử dụng GPU Nvidia, đồng thời vẫn chi hơn 1 tỷ USD/năm cho mô hình AI của OpenAI qua Azure.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ByteDance giải quyết rào cản về công nghệ AI và chip trong môi trường cạnh tranh toàn cầu, từ đó tìm kiếm các giải pháp sáng tạo trong việc phát triển kiến trúc phần mềm và tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng AI của riêng mình.