Marvell giới thiệu bộ điều khiển mở rộng bộ nhớ Structera X 3406 và 3506 thế hệ hai tuân thủ chuẩn CXL 3.2 với sáu kênh. Các thiết bị này giúp tăng dung lượng, băng thông và hiệu suất sử dụng bộ nhớ trong các trung tâm dữ liệu AI. Bộ điều khiển hỗ trợ bộ nhớ DDR5 lên đến 5TB và đạt tốc độ truyền dữ liệu lên đến 6.4 GT/s trên mỗi kênh. Giải pháp của Marvell cho phép hệ thống mở rộng bộ nhớ mà không cần thay đổi kiến trúc CPU chính, mang lại tính linh hoạt đáng kể cho các hệ thống AI cao cấp.
Why read it: Bài này giúp lập trình viên hiểu về bộ nhớ CXL 3.2 mới của Marvell để tối ưu hóa hiệu năng AI và xử lý dữ liệu lớn.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://www.embedded.com/marvell-introduces-six-channel-cxl-3-2-memory-expanders. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Chip Huyen đã chia sẻ các chiến lược tối ưu inference cho Large Language Model một năm trước, và nhiều phương pháp này vẫn còn giá trị thực tiễn. Các kỹ thuật như vLLM, PagedAttention và continuous batching giúp giảm latency từ 5-10 lần so với phương pháp tuần tự truyền thống. Tác giả nhấn mạnh việc sử dụng hardware-aware inference để tận dụng tối đa GPU với hiệu suất throughput 100-500 tokens/giây. Một bài học quan trọng là việc lựa chọn tối ưu giữa latency và throughput tùy thuộc vào use case cụ thể. Bài viết còn đề cập đến các chiến lược như speculative decoding và model parallelism để xử lý các LLM có kích thước lên đến 100B parameters.
Chip Huyen chia sẻ chiến lược tối ưu hóa suy luận LLM giúp bạn nâng cao hiệu suất và tiết kiệm chi phí khi triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo.
vLLM đã được hỗ trợ trên NVIDIA Vera Rubin NVL72 với hỗ trợ mô hình ngay từ ngày đầu tiên, kernel FlashInfer được tối ưu hóa cho Rubin và MoE nhận biết vị trí, mang lại hiệu suất 7.8 lần so với GB200 NVL72. Sự hỗ trợ này cho phép hệ thống xử lý lượng lớn request mỗi giây trên mỗi GPU nhờ vào những cải tiến kỹ thuật cụ thể. Thông qua việc tích hợp Rubin-tuned FlashInfer kernels, vLLM tối ưu hóa được lượng tính toán trên từng đơn vị GPU. Với locality-aware MoE, mô hình có thể phân bổ công việc hiệu quả hơn giữa các GPU. Các lập trình viên làm việc với hệ thống AI lớn nên cân nhắc cập nhật lên phiên bản vLLM mới để tận dụng tối đa hiệu năng phần cứng này.
vLLM trên NVIDIA Vera Rubin NVL72 tăng hiệu suất lên 7.8 lần so với GB200 NVL72 giúp lập trình viên tối ưu hóa ứng dụng AI hiệu quả.
LLM đang tiêu tốn RAM cho context không cần thiết do cơ chế quản lý kém hiệu quả. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách các model như Llama hay Mistai giữ toàn bộ history trong VRAM dù không sử dụng hết. Điều này gây lãng phí tài nguyên, đặc biệt với model 7B params có thể chiếm tới 14GB RAM khi không cần. Hệ quả là giảm hiệu suất chạy và tăng chi phí hạ tầng. Giải pháp đơn giản là điều chỉnh max_seq_len để chỉ giữ lại context cần thiết, giúp tiết kiệm đáng kể tài nguyên.
Bài viết giúp lập trình viên tối ưu hóa RAM cho LLM bằng cách chỉ giữ lại ngữ cảnh thực sự cần thiết.
Karpathy đã phát triển kỹ thuật tối ưu hóa Local LLMs bằng cách tận dụng CPU thay vì GPU, giúp giảm đáng kể thời gian xử lý. Phương pháp này sử dụng quantization và kỹ thuật inference optimizing để tăng tốc độ lên 3-4 lần so với cách chạy thông thường. Công cụ mới mang tên "llama.cpp" cho phép triển khai dễ dàng trên các thiết bị thông thường mà không cần GPU mạnh mẽ. Lập trình viên nên tham khảo bài viết để hiểu cách cài đặt và tối ưu hóa mô hình với quantization 4-bit và GGUF format.
Karpathy's kỹ thuật tăng tốc LLM cục bộ giờ có công cụ hoàn chỉnh để bạn triển khai hiệu quả.
GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm playground, danh mục model, API inference và tính năng BYOK. Nhà phát triển có thể chuyển sang Microsoft Foundry để truy cập danh mục model rộng hơn hoặc GitHub Copilot cho các workflow AI trực tiếp trên GitHub.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách chuyển đổi sang các công cụ AI hiện đại như Microsoft Foundry hoặc GitHub Copilot để tiếp tục phát triển dự án hiệu quả mà không bị mất khả năng sử dụng các công nghệ mới nhất.
Together Link cho phép tích hợp các mô hình open-source tiên tiến như GLM 5.3 và Kimi K3 vào coding agent mà đội ngũ bạn đang sử dụng. Giải pháp này giảm chi phí sử dụng model hơn 50% nhờ tối ưu hóa việc gọi model. Thay vì phải chi trả cho các dịch vụ cloud đắt đỏ, lập trình viên có thể tận dụng các open model ngay trong workflow hiện tại. Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho các nhóm cần cân bằng giữa hiệu năng và ngân sách, đồng thời vẫn giữ được quyền kiểm soát dữ liệu nhạy cảm.
Together Link giúp giảm chi phí mô hình hơn 50% khi tích hợp các mô hình mở tiên tiến vào công cụ lập trình hiện có.
Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.
Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.
Liquid AI đã đưa lớp ngữ cảnh cá nhân hóa cho AI agents chạy trên chip Snapdragon Hexagon NPU. Công ty này áp dụng một mô hình draft mới giúp tăng tốc độ giải mã cho model vision lên tới 3.13 lần. Giải pháp này cho phép xử lý dữ liệu trên thiết bị mà không cần kết nối cloud, giảm độ trễ đáng kể. Việc tích hợp với Hexagon NPU tận dụng hiệu năng xử lý tensor riêng của chip. Đây là bước tiến quan trọng trong việc đưa AI năng lượng thấp đến các thiết bị di động.
Liquid AI tích hợp lớp ngữ cảnh cá nhân lên Snapdragon chips giúp tăng tốc độ xử lý hình ảnh lên đến 3.13 lần.
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