Vulkan 1.4.358 Released With New Image Tiling Control Extension

Uno Platform2 Hot8 min1 d agoAI

Uno Platform 6.6: Native AOT, Vulkan Rendering, MCP Auto Registration and More

Uno Platform 6.6 bổ sung Native AOT trên Android, iOS, Linux, macOS và Windows giúp khởi động nhanh tới 61%, hỗ trợ Vulkan rendering giảm chi phí khung hình tới 50%, tự động đăng ký MCP cho AI coding agents, namespace XAML ngầm giảm boilerplate, hỗ trợ screen-reader cho ứng dụng Skia, và IME composition đầy đủ với tự động thay đổi font.

Lập trình viên phát triển ứng dụng cross-platform nên đọc bài này để khám phá cách Native AOT và Vulkan rendering giúp tối ưu hóa hiệu suất khởi động và rendering, đồng thời tiết kiệm thời gian phát triển nhờ MCP auto-registration và XAML implicit cho các công cụ AI.

#.net #mcp #vulkan Source

XDA Developers1 Hot4 min1 d agoAI

Old Nvidia GPUs with 24GB VRAM are crushing new cards at local AI inference, and here's why

Các GPU cũ của Nvidia như dòng RTX 3090/4090 với 24GB VRAM vẫn vượt trội so với card mới trong tác vụ AI inference cục bộ nhờ dung lượng bộ nhớ đồ sộ, giúp xử lý mô hình lớn hiệu quả hơn.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất inference AI trên thiết bị có VRAM cũ hơn, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng triển khai trên các máy tính có tài nguyên hạn chế.

#llm #gpu Source

The Developing Dev32 Hot51 min17 d agoAI

Turing Award Winner: TPUs vs GPUs vs CPUs, Computer Architecture, RISC vs CISC

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.

#architecture #gpu Source

The Next Web1 Hot4 min3 d agoAI

Taiwan detains an Nvidia employee as its chip-smuggling probe reaches the chipmaker

Cơ quan công tố Keelung (Đài Loan) đã tạm giữ một nhân viên Nvidia trong cuộc điều tra mở rộng về các máy chủ AI bị nghi ngờ chuyển hướng sang Trung Quốc.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu rõ cách các công ty chip và doanh nghiệp lớn như Nvidia ứng dụng an ninh dữ liệu, bảo mật mạng và quản lý rủi ro trong chuỗi cung ứng, đặc biệt khi AI ngày càng phụ thuộc vào các thành phần vật lý như chip—vấn đề mà các nhà phát triển phần mềm cũng phải đối mặt khi tích hợp hệ thống AI vào sản phẩm của mình.

#nvidia #gpu #supply-chain Source

XDA Developers0 Hot5 min2 d agoAI

A used Tesla V100 has quietly become the cheapest way to run local LLMs at home

Thẻ đồ họa Tesla V100 cũ từ trung tâm dữ liệu đang trở thành lựa chọn tiết kiệm nhất để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tại nhà nhờ hiệu năng cao và giá thành thấp.

Nếu bạn đang tìm cách tối ưu chi phí và hiệu suất cho các mô hình AI lớn tại nhà mà không cần đầu tư vào hardware mới, bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng card GPU cũ như Tesla V100 để chạy các mô hình LLM hiệu quả và tiết kiệm.

#nvidia #gpu #local-ai Source

XDA Developers9 Hot4 min15 d agoAI

3 PC parts you should buy right now instead of waiting for better prices

Có thể chúng ta đang trong giai đoạn ngắn trước khi giá PC parts tăng trở lại.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật các bộ phận máy tính hiện tại có giá tốt nhất trước khi giá tăng, giúp họ tối ưu hóa chi phí xây dựng hệ thống hiệu quả ngay khi có cơ hội.

#gpu Source

sean goedecke17 Hot6 min1 mo agoAI

AI inference is obviously profitable

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.

#llm #openai #gpu Source

XDA Developers5 Hot6 min14 d agoAI

The most popular gaming GPU on Steam isn't a desktop card anymore, and it tells you everything about 2026

GPU gaming phổ biến nhất trên Steam không còn là card rời dành cho PC nữa, dấu hiệu cho thấy xu hướng gaming năm 2026 sẽ thay đổi mạnh mẽ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách GPU phát triển từ nền tảng gaming truyền thống chuyển sang ứng dụng AI, máy học và xử lý đa nhiệm chuyên dụng, giúp họ dự đoán xu hướng công nghệ mới và ứng dụng trong các dự án tương lai.

#gaming #nvidia #gpu Source

Vulkan 1.4.358 Released With New Image Tiling Control Extension

Recommended for you

Uno Platform 6.6: Native AOT, Vulkan Rendering, MCP Auto Registration and More

Old Nvidia GPUs with 24GB VRAM are crushing new cards at local AI inference, and here's why

Turing Award Winner: TPUs vs GPUs vs CPUs, Computer Architecture, RISC vs CISC

Taiwan detains an Nvidia employee as its chip-smuggling probe reaches the chipmaker

A used Tesla V100 has quietly become the cheapest way to run local LLMs at home

3 PC parts you should buy right now instead of waiting for better prices

AI inference is obviously profitable

The most popular gaming GPU on Steam isn't a desktop card anymore, and it tells you everything about 2026

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads