AI infrastructure company Cornelis raises $205M to chip away at Nvidia’s dominance

Introducing CUDA Rust: Two Tracks for Writing GPU Kernels

Vào tháng 9 năm 2026, NVIDIA đã công bố định hướng lập trình GPU gốc bằng Rust. …

Build with Tailscale using tsnet, APIs, and automated sharing

Bài viết mô tả cách tích hợp Tailscale vào ứng dụng bằng thư viện tsnet để tạo mạng ảo riêng mà không cần cài client riêng. Sử dụng API của Tailscale, nhà phát triển có thể lập trình tạo và xoá các tailnet cô lập, mỗi tailnet có bộ thiết bị và chính sách riêng. Quá trình này được tự động hoá qua webhook hoặc script CI/CD, cho phép chia sẻ truy cập và quản trị admin mà không cần thao tác thủ công. Kết quả là giảm thời gian cấu hình mạng từ vài giờ xuống dưới vài phút và tăng khả năng cô lập giữa các môi trường test hoặc khách hàng. Bài học chính là khi xây dựng dịch vụ cần kết nối an toàn, nên xem tsnet như lớp SDK Go và khai thác API Tailscale để tự động hoá việc tạo, chia sẻ và quản trị tailnet.

Bài này giúp lập trình viên tích hợp Tailscale vào ứng dụng một cách hiệu quả bằng cách sử dụng tsnet và APIs để tự động hóa chia sẻ.

China’s AI industry is moving from models to agents, a state report says

Theo báo cáo từ China Telecom, thị trường compute tại Trung Quốc sẽ có 80% dành cho inference vào năm 2029. Dự báo này phản ánh sự chuyển dịch trọng tâm của ngành AI Trung Quốc từ phát triển models sang xây dựng agents. Các nhà máy gigafactories tại châu Âu dự kiến sẽ đi vào hoạt động giữa năm 2028, tạo ra nguồn lực tính toán đáng kể. Sự dịch chuyển này cho thấy tính toán AI đang phát triển theo hướng ứng dụng thực tế và tự động hóa. Các lập trình viên nên chú trọng đến kiến trúc agent và tối ưu inference để nắm bắt cơ hội trong xu hướng mới này.

Bài viết giúp bạn hiểu rõ xu hướng chuyển dịch từ mô hình AI đến agent và tương lai thị trường tính toán tại Trung Quốc.

Framework Laptop 16 With GeForce RTX 5070 12GB, One-Piece Keyboard & Haptic Touchpad

Framework Computer vừa bắt đầu giao các tùy chọn phần cứng mới cho Framework Laptop 16, bao gồm mô-đun GPU GeForce RTX 5070 12GB dành cho trò chơi hoặc workload CUDA/AI. Đồng thời họ ra mắt một bàn phím một mảnh sử dụng firmware mã nguồn mở QMK và một bàn chạm một mảnh bằng nhôm CNC với bề mặt haptic 124 × 77 mm, hiện đã hết hàng với giá 129 USD. Các thử nghiệm trên Fedora Workstation 44 và Ubuntu 26.04 LTS cho thấy cả GPU mới và các thiết bị nhập hoạt động tốt ngay lập tức mà không cần driver bổ sung. Điều này cho thấy khả năng tích hợp linh hoạt của kiến trúc mô-đun Framework cùng với hỗ trợ Linux tốt từ đầu. Dành cho lập trình viên cân nhắc nâng cấp hoặc mua mới, bài viết cung cấp dữ liệu cụ thể về hiệu suất và khả năng tương thích trên hai distro Linux phổ biến.

Bài này cung cấp thông tin cập nhật về các nâng phần cứng mới nhất cho Framework Laptop 16, phù hợp với cả game thủ và lập trình viên làm việc trên Linux.

How Full-Stack NIM Optimizations Deliver 2.5x More Users on Nemotron 3 Ultra

Bối cảnh triển khai large language model chỉ là bước đầu trong việc phục vụ sản phẩm, các đội sản xuất cần khả năng phục vụ nhiều người dùng đồng thời càng tốt. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các tối ưu hóa NIM (NVIDIA Inference Microservice) trên nền tảng Nemotron 3 Ultra giúp tăng hiệu suất đáng kể. Hệ quả là hệ thống có thể xử lý 2.5x lượng người dùng cùng lúc so với các giải pháp thông thường nhờ giảm 70% chi phí tính toán cho mỗi token. Điều đáng học là việc kết hợp tối ưu hóa full-stack từ phần cứng đến phần mềm có thể tạo ra bước nhảy vọt về hiệu quả kinh tế khi triển khai AI.

Bài viết giải thích cách tối ưu hóa Full-Stack NIM giúp tăng gấp đôi lượng người dùng trên Nemotron 3 Ultra, hữu ích cho lập trình viên muốn nâng cao hiệu suất triển khai model.

Boots on the Ground: ‘WARDOGS’ Goes All Out on GeForce NOW at Early-Access Launch

Cloud gaming platform GeForce NOW vừa bổ sung 9 tựa game mới trong đó có WARDOGS cùng với bản cập nhật Deep North 1.0 của Valheim và Bus Simulator 27. WARDOGS là tựa game hành động chiến thuật được tối ưu hóa để chạy mượt trên dịch vụ stream của NVIDIA. Game cho phép người chơi trải nghiệm đồ họa chất lượng cao trên các thiết bị yếu với công thức cloud gaming. Đây là tin tốt cho người dùng muốn trải nghiệm WARDOGS mà không cần đầu tư hệ thống phần cứng mạnh. Bài viết cung cấp thông tin chi tiết về hiệu năng game khi chạy qua GeForce NOW.

Bài viết cung cấp thông tin về việc phát hành sớm trò chơi WARDOGS trên nền tảng GeForce NOW.

CUDA Toolkit 13.4 Adds Windows on Arm Support and Greater Control over Shared GPUs

CUDA Toolkit 13.4 bổ sung hỗ trợ Windows on Arm, giúp các lập trình viên tận dụng được sức mạnh của GPU NVIDIA trên nền tảng ARM. Phiên bản này mang lại kiểm soát chi tiết hơn cho shared GPUs thông qua tính năng Multi-Process Service (MPS), cho phép nhiều process chia sẻ tài nguyên hiệu quả hơn. Performance improvements đáng kể đạt được, với tốc độ xử lý tăng lên đáng kể trong các tác vụ AI và high-performance computing. Điểm đáng học hỏi là cách NVIDIA tích hợp đa nền tảng, từ traditional x86 đến ARM, chứng tỏ chiến lược phần mềm linh hoạt. Đối với lập trình viên, bản cập nhật này mở ra cơ hội tối ưu hóa ứng dụng trên nhiều kiến trúc phần cứng khác nhau.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết về tính năng hỗ trợ Windows on Arm và kiểm soát GPU chia sẻ trong CUDA Toolkit 13.4.