Scaling Your AI Models with Micro-DDP

Unlocking the Power of the TPU Stack: Introducing our new Developer Hub

Google Cloud vừa giới thiệu TPU Developer Hub, một nền tảng giáo dục tập trung dành cho nhà phát triển ML sử dụng TPU, bao gồm kiến trúc phần cứng, stack phần mềm (XLA, Pallas kernels), công cụ gỡ lỗi XProf, chiến lược tối ưu hóa (như offloading KV cache) cùng networking và bảo mật. Nội dung đa dạng từ Colabs tương tác, mã nguồn mở đến tài liệu chuyên sâu, hỗ trợ tích hợp AI-assisted development.

Lập trình viên ML nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của mô hình trên TPU với các công cụ mới như XLA, Pallas và các chiến lược parallelism, từ đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong triển khai sản phẩm AI.

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.

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.

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.

University of Maryland Grant Targets Quantum and AI Tools for Cancer Research

The University of Maryland is funding a research project combining quantum computing and machine learning to accelerate the discovery of single-atom catalysts for cancer detection and treatment. Part of the university's Grand Challenges Grants Program, the project brings together engineers and computer scientists to build a predictive framework that models complex atomic and chemical behaviors — tasks difficult for classical computers. Quantum simulations would generate reliable databases of electronic structures and catalytic pathways, which machine learning models would then search to identify promising catalyst configurations. The team also plans to release benchmark datasets and reproducible computational tools to support open science. The research is preclinical and focused on discovery, not immediate clinical application.

Firefly AIBOX-9075 Edge AI box features Qualcomm IQ-9075 SoC with 200 TOPS NPU, 36GB LPDDR5

Firefly has launched the AIBOX-9075, an industrial Edge AI box powered by the Qualcomm DragonWing IQ-9075 SoC. It delivers up to 200 TOPS of AI performance via a Hexagon Tensor Processor NPU, paired with 36GB LPDDR5 ECC memory and 128GB UFS 2.2 storage. The device targets edge AI workloads including private LLM deployment, robotics, and computer vision. It supports popular AI frameworks (TensorFlow, PyTorch, ONNX) and LLMs such as DeepSeek-R1, Llama, and Gemma, achieving up to 22 tokens/s with Llama2-7B. Connectivity includes dual 2.5GbE with TSN, optional Wi-Fi 6, 4G/5G, and 8x GMSL2 camera inputs. The rugged aluminum enclosure operates from -40°C to 85°C. It runs Ubuntu and Yocto Linux and is priced at $1,239 from the Firefly store.

TPUs vs GPUs: When to Choose What for AI/ML Workloads

A practical framework for choosing between TPUs and GPUs for AI/ML workloads, covering silicon architecture differences, use-case fit, and total cost of ownership. TPUs excel at large-scale JAX-based pretraining (100B+ params) on GCP with committed-use discounts, but their static shape requirements, GCP-only availability, and smaller ecosystem make GPUs the default for most teams. GPUs dominate due to PyTorch/CUDA ecosystem maturity, dynamic shape support, multi-cloud portability, and viable spot automation. The post also covers GPU cost optimization strategies including rightsizing via DCGM, spot instance automation, MIG partitioning, and inference density improvements, with Cast AI promoted as a solution for automating these optimizations.