code.blender.org
Source: https://code.blender.org/2026/10/geometry-nodes-workshop-september-2026. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
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.
Đang tải bình luận…
Bối cảnh là việc thử nghiệm DLSS 5 trên bộ sưu tập game cũ Wii. Nguyên nhân kỹ thuật do DLSS 5 là công nghệ AI upscale sử dụng mạng thần kinh deep learning, áp dụng vào các game không được thiết kế cho nó. Hệ quả là hình ảnh trở nên kỳ lạ với texture méo mó, màu sắc không chính xác và hiệu ứng quang học bị phá vỡ. Điều đáng học là việc lạm dụng AI rendering có thể tạo ra kết quả bất ngờ, cho thấy ranh giới giữa cải thiện hình ảnh và phá vỡ thiết kế đồ họa gốc của game.
Bài viết này sẽ cho bạn thấy neural rendering khi được áp dụng một cách không phù hợp có thể tạo ra những kết quả kỳ quặc đến mức khó tin.
Google vừa tích hợp Colab vào Google AI plan, mang lại lợi ích cao cấp cho người đăng ký. Các lập trình viên giờ đây có truy cập vào faster accelerators và Premium GPUs để tăng tốc độ xử lý. Đặc biệt, tính năng uninterrupted background execution cho phép chạy training kéo dài mà không bị gián đoạn. Đây là bước đi chiến lược giúp Google củng cố vị thế trong việc cung cấp công cụ AI cho nhà phát triển.
Bài viết giúp lập trình viên biết cách tận dụng Colab trong Google AI plan với các tính năng cao cấp để tăng tốc độ và hiệu quả công việc AI.
Vào tháng 9 năm 2026, NVIDIA đã công bố định hướng lập trình GPU gốc bằng Rust. Công ty đang phát triển hai hướng tiếp cận riêng cho CUDA Rust, cạnh tranh với các công cụ trưởng thành như CUDA C++ và CUDA Python. Việc này giải quyết nhu cầu về ngôn ngữ an toàn bộ nhớ hơn cho lập trình GPU, vốn hiện chủ yếu dựa vào C++. Lập trình viên nên cân nhắc track phù hợp giữa Rust CUDA Compiler (RCC) và Rust-CUDA crate tùy thuộc vào nhu cầu dự án. Sự phát triển này đánh dấu bước tiến quan trọng khi Rust đang dần trở thành lựa chọn thay thế cho C++ trong các hệ thống hiệu năng cao.
Bài này giúp lập trình viên Rust nắm bắt hướng đi mới của NVIDIA cho lập trình GPU native.
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.
Nhà phát triển game Sol tạo ra các sticker tương tác với hiệu ứng giả 3D bằng shaders trong Godot.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng shaders trong Godot để tạo hiệu ứng ảo 3D trên các stickers tương tác, giúp mở rộng khả năng tạo game và thiết kế đồ họa với hiệu ứng hiện đại mà không cần phụ thuộc vào mô hình 3D phức tạp.
Tôi từng học sơ lược về RISC và CISC ở đại học nhưng giờ hầu như quên hết.
Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI hoặc xử lý dữ liệu lớn, hiểu rõ sự khác biệt giữa kiến trúc RISC và CISC sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất và lựa chọn thiết bị (TPU, GPU, CPU) phù hợp với công việc của mình.
Châu Âu đang đẩy mạnh đầu tư vào AI chip với dự án trị giá 40 triệu euro từ SPRIND và NADI. Thách thức này nhằm rút ngắn thời gian thiết kế AI chip từ vài năm xuống chỉ còn vài tuần. Giải pháp sử dụng AI để tự động hóa các quy trình thiết kế phức tạp trên các công nghệ như TSMC 7nm và 5nm. Dự án này có thể thay đổi hoàn toàn ngành công nghiệp chip, tạo ra các con chip AI hiệu quả hơn với chi phí phát triển thấp hơn. Đây là bước tiến quan trọng mà các lập trình viên nên theo dõi vì nó sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng và khả năng tiếp cận của các hệ thống AI trong tương lai.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật xu hướng AI chip design đang được đầu tư mạnh mẽ ở châu Âu.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it