The Heterogeneous Accelerator Toolkit (HAT) uses Java's code reflection API, built under OpenJDK Project Babylon, to run Java compute code on GPUs. HAT works in three stages: it reflects Java code into an analysable code model, transforms that model into a GPU-friendly representation, and offloads execution to OpenCL or CUDA. The talk demonstrates HAT with tensor-core programming and matrix multiplication, and covers profiling the CUDA backend with NVIDIA Nsight Compute and Nsight Systems to find optimization opportunities. It was recorded at Devoxx Belgium 2026.
Source: https://inside.java/2026/10/20/devoxxbelgium-bringing-gpu-computing-to-java. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
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 itJava Swing testing for real installed apps, with plain-language steps instead of component names.
NVIDIA Kubernetes Engine (NVKE). A management plane for GPU Kubernetes on bare metal. - dsx-ai-factory/nvke
The Netflix engineering team has developed an autonomous performance agent system. In this article, we’ll be learning more about it.
A high-end GPU, a modern CPU, and 32GB of RAM
Một lập trình viên đã tìm ra cách chạy model Llama 35B trên laptop GPU chỉ 8GB VRAM với tốc độ đáng kinh ngạc. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chỉnh sửa cờ n_gpu_layers trong llama.cpp, cho phép tận dụng hiệu quả bộ nhớ VRAM thay vì để nó trở thành điểm nghẽn. Hệ quả là model 35B parameters chạy nhanh đến mức người dùng không kịp theo dõi, vượt xa các kỳ vọng ban đầu về giới hạn phần cứng. Điều đáng học hỏi là đôi khi vấn đề không nằm ở cấu hình phần cứng mà ở cách tối ưu hóa phần mềm để khai thác tiềm năng thực sự của hardware.
Bài viết tiết lộ cách tối ưu hóa một cờ trong llama.cpp để chạy mô hình 35B trên GPU 8GB nhanh hơn tốc độ đọc của bạn.
Spring's @RequestPart cannot stream multipart uploads — not even FilePart. The API that actually does, and the tests that prove it.
+ an update on Harness Engineering 2.0.
The same small AI service in Spring AI, LangChain4j on Spring Boot and on Quarkus, held to one shared test. Where they differ, and where they do not.
Loading comments…