DEBIX M8391-01 industrial SBC features MediaTek Genio 720 SoC with 9 TOPS NPU, dual-display support

Qt1 Hot5 min3 h agoAI

Figma to Qt 1.1: Test Design Live, Ship It Anywhere

Figma to Qt 1.1 mang đến bản xem trước tương tác với QML có thể chỉnh sửa, hỗ trợ cả MPU và MCU, cùng khả năng tương thích tốt hơn với các đối tượng Figma bản địa. Phiên bản mới này cho phép nhà phát triển thử nghiệm thiết kế trực tiếp trên thiết bị thực tế, giảm thiểu lỗi giao diện khi chuyển từ thiết kế sang code. Hệ quả là quá trình phát triển ứng dụng cross-platform trở nên nhanh hơn nhờ khả năng preview live. Điều đáng học là Figma to Qt 1.1 giúp kết nối thế giới design và development liền mạch hơn, cho phép teams làm việc hiệu quả với các thiết bị nhúng resource-limited.

Phiên bản Figma to Qt 1.1 cho phép bạn thử thiết kế tương tác trực tiếp và xuất bản trên mọi nền tảng từ thiết bị nhúng đến máy tính để bàn.

#ui-design #embedded #figma Source

Hackaday1 Hot3 min1 d agoAI

AI On Your Gaming PC

Strata cho phép mô hình LLM 125 tỷ tham số chạy trên phần cứng gaming-grade với sự hỗ trợ của Qwen3.8 mixture-of-experts 24,576 chuyên gia chỉ kích hoạt 10 chuyên gia mỗi token. VRAM hoạt động như cache cho chuyên gia được sử dụng thường xuyên, phần lớn mô hình nằm trong RAM, và bảng tra cứu 29 GB nằm trên SSD. Kỹ thuật speculative decoding giúp đạt tốc độ 50-90 token/giây trên RTX 5070 12 GB VRAM. Dù có API tương thích OpenAI và Anthropic, chất lượng trả lời còn hạn chế so với các mô hình lớn hơn, với yêu cầu thực tế khoảng 32 GB RAM, 12 GB VRAM và 80 GB lưu trữ.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách triển khai AI quy mô lớn trên máy tính cá nhân mà không cần GPU chuyên dụng từ trung tâm dữ liệu.

#gpu #local-ai #mixture-of-experts Source

XDA Developers1 Hot4 min2 d agoAI

N100 mini PCs had a great run, but it's finally time to stop recommending them

Bối cảnh thế hệ CPU Intel N100 đã có quãng thời gian thành công nhưng không còn phù hợp để khuyến nghị mua mới. Nguyên nhân kỹ thuật là Intel đã ra mắt thế kế nhiệm N150 với hiệu năng tốt hơn đáng kể (CPU single-core tăng 11%, multi-core tăng 15%). Hệ quả là giá bán cũ của N100 đang không còn hợp lý so với N150 mới. Điều đáng học là người dùng nên tránh mua các mini PC đời cũ với CPU N100 vì chỉ cần thêm một ít chi phí đã có thể nâng cấp lên N150 tốt hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết khi nào nên nâng cấp từ N100 lên N150 và tránh lãng phí tiền vào phần cứng lỗi thời.

#hardware #self-hosting #homelab Source

XDA Developers0 Hot2 min2 d agoAI

Nvidia's DGX Spark is getting a 64GB RAM variant to make running local models more affordable

Nvidia đang ra mắt biến thể DGX Spark với 64GB RAM để giảm chi phí chạy local model. Việc tăng dung lượng RAM cho phép model lớn hơn hoạt động hiệu quả hơn trên thiết bị endpoint. Người dùng có thể kết hợp nhiều DGX Spark thành một hệ thống thống nhất để xử lý các tác vụ AI phức tạp hơn. Đây là bước tiến quan trọng giúp AI có tính di động cao hơn mà không phụ thuộc vào cloud computing.

Tìm hiểu về biến thể RAM 64GB của Nvidia's DGX Spark giúp lập trình viên triển khai mô hình địa phương dễ dàng và tiết kiệm chi phí hơn.

#nvidia #gpu #local-ai Source

NVIDIA1 Hot6 min2 d agoAI

NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI

NVIDIA DGX Spark 64GB cho phép developer chạy local AI agents trên thiết bị với toàn bộ stack AI của NVIDIA. Giải pháp này sử dụng 64GB GPU memory để xử lý AI tại chỗ, giảm thiểu phụ thuộc vào cloud infrastructure. Khi workload tăng lên, hệ thống có thể tự động scale lên các cluster DGX để duy trì hiệu suất. Đáng học hỏi là NVIDIA đã tối ưu hóa stack AI để tận dụng tối đa sức mạnh của hardware, giúp developer linh hoạt triển khai từ môi trường nhỏ đến quy mô lớn mà không cần thay đổi kiến trúc.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách NVIDIA DGX Spark 64GB giúp triển khai và mở rộng các tác vụ AI cục bộ với hiệu năng vượt trội.

#ai-agent #local-ai Source

The Next Web30 Hot3 min1 mo agoAI

The company that just opened America’s newest battery plant says solid-state cars are a decade away

LG Energy Solution vừa khai trương nhà pin mới lớn nhất của mình tại Mỹ, nhằm tăng cường sản xuất pin lithium-ion hiện tại. Tuy nhiên, công ty cho biết việc phát triển pin trạng thái rắn dạng lớn còn là thách thức kỹ thuật lớn nhất, vì độ đồng nhất và khả năng mở rộng vẫn chưa đạt chuẩn. Vì vậy, họ dự đoán rằng xe điện sử dụng pin trạng thái rắn sẽ chỉ có mặt trên thị trường sau khoảng mười năm nữa. Ngược lại, công nghệ này có khả năng xuất hiện đầu tiên trong các thiết bị điện tử tiêu dùng như smartphone, nơi kích thước pin nhỏ hơn và yêu cầu kỹ thuật dễ đáp ứng hơn. Điều này gợi ý rằng các công ty nên tập trung triển khai pin trạng thái rắn trong các ứng dụng dễ thực hiện trước khi mở rộng sang xe hơi.

Bài viết này cung cấp thông tin cập nhật về lộ trình thực tế của công nghệ pin rắn, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về xu hướng phát triển pin điện thoại và xe điện trong tương lai.

#tech-news #hardware Source

XDA Developers2 Hot5 min7 d agoAI

I stopped installing every new self-hosted app, and my local stack instantly got healthier

Tác giả nhận ra không cần cài đặt mỗi ứng dụng self-hosted mới vào hệ thống của mình. Nguyên nhân kỹ thuật là mỗi container thêm một lớp phức tạp với dependency, volume management và resource overhead. Hệ quả là hệ thống trở nên nặng nề, tốn tài nguyên và khó bảo trì. Bài viết chia sẻ cách tối ưu stack bằng cách chọn kỹ ứng dụng nào cần container hóa và ứng dụng nào có thể chạy trực tiếp. Điều đáng học là việc giảm số lượng container từ 34 còn 12 đã giúp hệ thống ổn định hơn đáng kể.

Tìm hiểu cách quản lý ứng dụng self-hosted hiệu quả để tránh chồng chéo và tối ưu hóa hệ thống.

#docker #self-hosting #local-ai Source

XDA Developers2 Hot6 min12 d agoAI

I put my local LLM on Tailscale, and now I can use it from the other side of the world

Tác giả đã triển khai local LLM (Large Language Model) trên mạng Tailscale để truy cập từ xa hiệu quả. Cấu hình kỹ thuật bao gồm việc sử dụng Tailscale Mesh để tạo tunnel bảo mật, kết hợp với container hóa bằng Docker trên máy chủ local. Giải pháp này cho phép truy cập LLM với độ trễ thấp dưới 100ms từ bất kỳ đâu, nhờ cơ chế routing tối ưu của Tailscale. Bài viết cung cấp hướng dẫn chi tiết về thiết lập Tailscale SSH cùng cấu hình firewall để đảm bảo bảo mật. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ cách cấu hình Tailscale ACL và tối ưu hóa hiệu suất khi kết nối với các mô hình AI lớn.

Tailscale giúp bạn truy cập mô hình ngôn ngữ cục bộ từ bất kỳ đâu trên thế giới một cách đơn giản và an toàn.

#self-hosting #vpn #local-ai Source

DEBIX M8391-01 industrial SBC features MediaTek Genio 720 SoC with 9 TOPS NPU, dual-display support

Recommended for you

Bình luận

Figma to Qt 1.1: Test Design Live, Ship It Anywhere

AI On Your Gaming PC

N100 mini PCs had a great run, but it's finally time to stop recommending them

Nvidia's DGX Spark is getting a 64GB RAM variant to make running local models more affordable

NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI

The company that just opened America’s newest battery plant says solid-state cars are a decade away

I stopped installing every new self-hosted app, and my local stack instantly got healthier

I put my local LLM on Tailscale, and now I can use it from the other side of the world

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads