#gpu

Colab is now part of your Google AI plan

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.

Introducing CUDA Rust: Two Tracks for Writing GPU Kernels

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.

Germany and the Netherlands put €40M into using AI to design AI chips

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.

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.

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.

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.

How Full-Stack NIM Optimizations Deliver 2.5x More Users on Nemotron 3 Ultra

Bối cảnh triển khai large language model chỉ là bước đầu trong việc phục vụ sản phẩm, các đội sản xuất cần khả năng phục vụ nhiều người dùng đồng thời càng tốt. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các tối ưu hóa NIM (NVIDIA Inference Microservice) trên nền tảng Nemotron 3 Ultra giúp tăng hiệu suất đáng kể. Hệ quả là hệ thống có thể xử lý 2.5x lượng người dùng cùng lúc so với các giải pháp thông thường nhờ giảm 70% chi phí tính toán cho mỗi token. Điều đáng học là việc kết hợp tối ưu hóa full-stack từ phần cứng đến phần mềm có thể tạo ra bước nhảy vọt về hiệu quả kinh tế khi triển khai AI.

Bài viết giải thích cách tối ưu hóa Full-Stack NIM giúp tăng gấp đôi lượng người dùng trên Nemotron 3 Ultra, hữu ích cho lập trình viên muốn nâng cao hiệu suất triển khai model.

CUDA Toolkit 13.4 Adds Windows on Arm Support and Greater Control over Shared GPUs

CUDA Toolkit 13.4 bổ sung hỗ trợ Windows on Arm, giúp các lập trình viên tận dụng được sức mạnh của GPU NVIDIA trên nền tảng ARM. Phiên bản này mang lại kiểm soát chi tiết hơn cho shared GPUs thông qua tính năng Multi-Process Service (MPS), cho phép nhiều process chia sẻ tài nguyên hiệu quả hơn. Performance improvements đáng kể đạt được, với tốc độ xử lý tăng lên đáng kể trong các tác vụ AI và high-performance computing. Điểm đáng học hỏi là cách NVIDIA tích hợp đa nền tảng, từ traditional x86 đến ARM, chứng tỏ chiến lược phần mềm linh hoạt. Đối với lập trình viên, bản cập nhật này mở ra cơ hội tối ưu hóa ứng dụng trên nhiều kiến trúc phần cứng khác nhau.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết về tính năng hỗ trợ Windows on Arm và kiểm soát GPU chia sẻ trong CUDA Toolkit 13.4.

Building GPU Drivers in Rust: Tyr at RustConf 2026

Collabora sẽ trình bày phiên bản tại RustConf 2026 ở Montreal về Tyr, driver kernel GPU dựa trên Rust cho phần cứng Arm Mali. Phiên bản do Daniel Almeida trình bày vào ngày 10 tháng 9 sẽ giải thích cách Tyr đưa Rust vào việc phát triển driver GPU trong Linux kernel, xây dựng trên cơ sở hạ tầng DRM của Collabora. Bài nói tập trung vào việc sử dụng Rust thay thế C trong driver GPU, mang lại lợi ích về an toàn bộ nhớ. Sự kiện này là cơ hội để gặp gỡ nhóm phát triển Tyr và tìm hiểu chi tiết về kỹ thuật triển khai driver GPU bằng Rust.

Bài này cung cấp cái nhìn sâu về việc triển khai driver GPU bằng Rust cho phần cứng Arm Mali, mở ra hướng phát triển driver nhân Linux an toàn hơn.

Arm CSS for Mobile 2 “AI-Native” platform: Arm C2-Ultra and C2-Pro CPU cores, Mali G2-Ultra NX GPU

Arm ra mắt nền tảng CSS for Mobile 2 như một nền tảng tính toán AI‑native, nhắm vào thiết bị di động الجيل tiếp theo. Nền tảng này bao gồm hai nhân CPU C2‑Ultra và C2‑Pro, mỗi tích hợp SME2 (Scalable Matrix Extension 2) để tăng tốc phép toán ma trận. Đồng thời, nó đi kèm với GPU Mali G2‑Ultra NX, được tối ưu cho workloads AI và đồ họa song song. Kết hợp SME2 và GPU mới cho phép tăng hiệu suất AI lên tới vài chục phần trăm so với thế hệ trước, đồng thời giảm tiêu thụ năng lượng mỗi phép tính. Điều này cho thấy xu hướng đưa các phần mở rộng ma trận chuyên dụng và GPU mạnh vào cùng một SoC để xây dựng nền tảng AI‑native, là bài học quan trọng cho các nhà thiết kế chip khi cân nhắc đọc bài gốc.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm bắt kiến thức về nền tảng tính toán AI-native mới nhất từ Arm để tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng di động.

Cold Start Latency on Serverless Inference: What Actually Happens in Those Few Seconds

Khi chạy mô hình học sâu trên nền tảng serverless như AWS Lambda, Azure Functions hoặc Google Cloud Run, mỗi lần gọi đầu tiên sẽ trải qua giai đoạn cold start khiến latency tăng đáng kể. Latency chủ yếu xuất phát từ thời gian tải image container, giải nén và khởi tạo runtime, đồng thời phải load mô hình từ bộ lưu trữ (S3, Blob Storage) vào RAM, và thời gian này tỷ lệ thuận với kích thước mô hình – ví dụ một mô hình 2 GB có thể cần 3‑5 giây để load. Hệ quả là các request đầu tiên gặp trễ từ vài trăm miligiây (đối với hàm nhẹ) tới vài giây (đối với mô hình lớn), làm giảm trải nghiệm người dùng và gây khó khăn trong các ứng dụng cần phản hồi real‑time như chatbot hoặc xử lý video. Các tối ưu như giảm kích thước mô hình qua quantization hoặc pruning, sử dụng lớp cache /tmp hoặc EFS, bật tính năng provisioned concurrency hoặc AWS Lambda SnapStart, và chọn runtime dựa trên hình ảnh cơ sở nhỏ (distroless, Alpine) có thể cắt giảm cold start xuống dưới 500 ms cho hầu hết các trường hợp. Kết hợp các kỹ thuật trên không chỉ giảm latency mà còn tiết kiệm chi phí do giảm thời gian thực thi và số lần khởi tạo container.

OpenAI and Broadcom build a chip to rival Nvidia’s Blackwell

OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI tùy chỉnh Jalapeño nhằm cạnh tranh với Nvidia Blackwell và Google TPU, nhắm vào workloads inference. Chip này đã được thử nghiệm với mô hình GPT-5.3-Codex-Spark và dự kiến triển khai vào cuối năm 2025, trong khi tình trạng thiếu hụt HBM đang ảnh hưởng đến biên lợi nhuận của Broadcom.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty lớn như OpenAI và Broadcom hợp tác phát triển chip AI chuyên dụng, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho các mô hình lớn như GPT-5.3, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng và chi phí của các ứng dụng AI trong tương lai.

Nvidia locked 6x Multi-Frame Generation to RTX 50-series, but I found a way to use it on my 40-series card anyway

Nvidia giới hạn tính năng Multi-Frame Generation 6x cho dòng RTX 50-series, nhưng tác giả đã tìm cách kích hoạt nó trên card đồ họa RTX 40-series.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách khai thác và tối ưu hóa tính năng Multi-Frame Generation trên GPU RTX 40-series thông qua các giải pháp công nghệ mở rộng, giúp phát triển phần mềm hiệu quả hơn với các ứng dụng AI/phát triển game.

Anthropic confirmed it is designing custom chips for Claude. It wants engineers who have “shipped silicon.”

Anthropic đang tuyển dụng kỹ sư thiết kế chip tùy chỉnh cho mô hình ngôn ngữ Claude với mức lương lên đến 485.000 USD. Dù vậy, hạ tầng AWS, Google, Nvidia và AMD vẫn đóng vai trò chủ chốt trong hệ thống.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc để hiểu cách các công ty lớn như Anthropic xây dựng kiến trúc chip riêng cho mô hình ngôn ngữ lớn, giúp tối ưu hóa hiệu suất và năng lượng cho ứng dụng AI của mình.

The AI memory crisis just hit DDR2, a standard from 2003, with 60% price hikes

Giá DDR2 tăng 55-60% trong Q2/2026 do thiếu hụt DRAM trầm trọng khi các nhà sản xuất chuyển sản lượng wafer sang sản xuất HBM cho AI, dự báo tiếp tục tăng 35-40% trong Q3. Các hãng phần cứng buộc phải hạ cấp từ DDR4 xuống DDR3, rồi DDR3 xuống DDR2 để đảm bảo nguồn cung, ảnh hưởng đến hệ thống nhúng, thiết bị công nghiệp và mạng. Nguồn cung DDR2 không thể cải thiện trước năm 2027-2028 khi các nhà máy mới của SK Hynix và Micron đi vào hoạt động.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giúp bạn hiểu rõ về những thách thức về nguồn cung cấp bộ nhớ DDR2, ảnh hưởng đến thiết kế phần cứng cho các ứng dụng embedded và hệ thống AI, từ đó có thể tối ưu hóa kiến trúc phần mềm và dự đoán chi phí phát triển sản phẩm trong tương lai.

I stopped downloading bigger local models and started running two small ones at once

Bạn đang cân nhắc đọc bài vì nó đề cập đến việc thay thế một local model 8GB bằng cách chạy song song hai local models 2GB trên cùng một máy. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc giảm áp lực rememory khi mỗi mô hình vừa đủ để chứa trọng số và gradient, khiến việc load và inference nhanh hơn. Hệ quả là tổng thời gian xử lý giảm đáng kể và tiêu thụ bộ nhớ thấp hơn so với việc duy trì một local model lớn. Kết luận là việc dùng nhiều local models nhỏ có thể hiệu quả hơn một local model to khi tài nguyên bị giới hạn. Bạn nên đọc bài nếu muốn hiểu cách tối ưu hoá inference bằng cách chia tải cho nhiều mô hình nhỏ thay vì cố gắng nâng cấp bộ nhớ.

Hai mô hình nhỏ 2GB chạy đồng thời mang lại hiệu quả vượt trội hơn một mô hình lớn 8GB.

Modular: Modular 26.5: Mojo 1.0 is here!

Mojo chính thức ra mắt phiên bản 1.0 sau khi phát hành lần đầu năm 2023, trở thành ngôn ngữ đa dụng với cộng đồng phát triển sôi động. Phiên bản 1.0 cung cấp nền tảng ổn định, sẵn sàng sản xuất, cho phép nhà phát triển xây dựng ứng dụng lâu dài.

Những lập trình viên muốn tương tác hiệu quả với AI và hệ thống phân tích dữ liệu cao cấp sẽ tìm hiểu Mojo 1.0 vì ngôn ngữ này kết hợp tính năng lập trình truyền thống với khả năng xử lý dữ liệu siêu tốc, giúp tối ưu hóa công việc từ việc xử lý big data đến tích hợp với các công nghệ AI mới.

From Mixtral to Kimi K3: How Mixture-of-Experts Models Evolved

MoE models bắt đầu với một số lượng chuyên gia hạn chế, ví dụ Mixtral sử dụng 8 chuyên gia mỗi lớp. Để đạt hiệu suất cao hơn, các nhà nghiên cứu đã mở rộng số chuyên gia lên gần 900 mỗi lớp trong Kimi K3, đồng thời phải giải quyết vấn đề tính sparse và độ ổn định trong quá trình huấn luyện. Các cơ chế nén như cắt bớt chuyên gia ít dùng, lượng tử hóa và phân tích hạng thấp kết hợp với các kỹ thuật ổn định như loss phụ trợ, hệ số capacity và dropout trên router cho phép mô hình vẫn khả thi để huấn luyện mà không giảm hiệu suất. Điều đáng học là khi mở rộng MoE, việc cân bằng tải giữa các chuyên gia và duy trì độ ổn định của router là then chốt để tránh hiện tượng chuyên gia chết hoặc quá tải. Điều này cho thấy, ngoài việc tăng số chuyên gia, đầu tư vào các kỹ thuật nén và ổn định là yếu tố quyết định sự thành công của các mô hình MoE hiện đại.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách mô hình Mixture-of-Experts phát triển từ vài chuyên gia đến gần 900 chuyên gia mỗi lớp và các cơ chế nén ổn định.

Continuous Batching Improves Your P50 and Can Wreck Your P99: The Measured Tradeoff

Đo lường hiệu năng giữa continuous batching và static batching trên GPU H200 của DigitalOcean cho thấy continuous batching cải thiện P50 nhưng có thể làm tăng P99 do hiện tượng tắc nghẽn (stalls) khi sử dụng chunked prefill.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất AI trên GPU nên đọc bài này để hiểu cách batching liên tục vs batching tĩnh ảnh hưởng đến thời gian phản hồi của mô hình, đặc biệt là khi xử lý các trường hợp cực đoan (P99), giúp họ lựa chọn chiến lược batching phù hợp cho ứng dụng của mình.

AMD acquires Taalas to boost inference performance by etching models in silicon

AMD mua lại Taalas nhằm nâng cao hiệu suất inference bằng cách khắc mô hình AI trực tiếp lên vi mạch. Các bản demo ban đầu cho thấy các mạch tích hợp chuyên dụng (model-specific integrated circuits) có thể xử lý tới 17.000 token mỗi giây.

Lập trình viên AI cần đọc để hiểu cách AMD đang tận dụng silicon custom hóa để cải thiện hiệu suất xử lý mô hình deep learning, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa các ứng dụng inference trên thiết bị edge, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ triển khai.

Frame generation feels terrible until you stop using it on unstable framerates

Frame generation được quảng cáo là cách tăng FPS mà không cần nâng cứng phần cứng, nhưng hiệu quả của nó phụ thuộc vào độ ổn định của khung hình gốc. Khi tốc độ khung hình biến động mạnh, thuật toán nội suy khung hình sẽ tạo ra các khung không đồng đều, gây ra hiện tượng runt và tăng độ trễ nhập vào. Điều này khiến trải nghiệm chơi game trở nên không mượt hơn so với việc tắt tính năng và chấp nhận FPS thấp hơn nhưng ổn định. Kết quả là người dùng thường cảm thấy “kém” hơn khi bật frame generation trên cấu hình không thể duy trì FPS ổn định. Bài học là chỉ nên bật frame generation khi tốc độ khung hình gốc đã cao và ổn định; nếu không, tốt nhất tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất gốc thay vì dựa vào kỹ thuật tạo khung.

Bài viết giải thích tại sao frame generation chỉ phát huy hiệu quả khi có framerate ổn định, giúp lập trình viên hiểu cách sử dụng tính năng này đúng cách để tối ưu hiệu suất.

NVIDIA AVO Reaches 100% on ARC-AGI-3, Demonstrating a Frontier-Level General-Purpose Architecture for Long-Horizon Autonomous Agents

Công việc xây dựng một tác nhân AI không chỉ dừng lại tại việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ tiên tiến mà còn phụ thuộc vào hệ thống bao quanh – thường được gọi là harness – để cung cấp bối cảnh, bộ nhớ và khả năng sử dụng công cụ. NVIDIA đã phát triển kiến trúc AVO, tích hợp một harness tổng quát với khả năng lập kế hoạch dài hạn và tương tác với môi trường, cho phép mô hình ngôn ngữ hoạt động như một trung tâm quyết định trong một vòng khép kín. Khi được đánh giá trên bộ benchmark ARC-AGI-3, AVO đạt điểm 100%, vượt qua tất cả các tác vụ suy luận trừu tượng và dài hạn mà các mô hình ngôn ngữ đơn thuần thường thất bại. Kết quả này chứng minh rằng một kiến trúc tổng quát ở mức frontier có thể hỗ trợ các tác nhân tự chủ hoạt động liên tục qua nhiều bước mà không cần can thiệp con người. Bài học chính là: để đạt hiệu suất cao nhất trong các tác nhân tự chủ, đầu tư vào thiết kế harness và cơ chế tương tác môi trường là quan trọng không kém việc mở rộng kích thước mô hình.

Lightweight attention-based indirect illumination

Bài giới thiệu một mô hình neural GI nhẹ dựa trên attention, tái tạo illumination gián tiếp ngoài màn hình bằng reflective shadow maps, có khả năng khái quát hóa cho các cảnh không thấy trong quá trình training.

Bài này giúp lập trình viên tạo hiệu ứng chiếu sáng gián tiếp chất lượng cao với chi phí tính toán tối ưu.

Etched raises $700M at a $21B valuation led by Jane Street

Etched huy động thành công 700 triệu USD với định giá 21 tỷ USD do Jane Street dẫn đầu, chỉ 26 ngày sau vòng gọi vốn trước, và vừa giao lô rack đầu tiên cho nhà đầu tư.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty AI/ML hiện đại như Etched xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên sự hợp tác chặt chẽ giữa kỹ thuật và đầu tư chiến lược, từ đó tìm hiểu cách tối ưu hóa quy trình phát triển sản phẩm và nguồn vốn cho dự án của riêng mình.

How to Scale LLM Inference for AI Agents Using vLLM

Bài viết hướng dẫn cách mở rộng (scale) quá trình suy luận (inference) của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các tác nhân AI (AI agents) bằng thư viện vLLM, đồng thời giải thích cơ chế hoạt động của LLM inference và thách thức trong việc lập lịch GPU khi xử lý khối lượng công việc của agent.

Làm việc với các ứng dụng AI agent đòi hỏi phải tối ưu hóa hiệu suất và chi phí sử dụng GPU, và bài này cung cấp cách hiệu quả sử dụng vLLM để xử lý các yêu cầu inference lớn, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nguồn lực khi phát triển hệ thống AI quy mô lớn.

Why compute might get 10x+ more expensive in coming years

Một kỹ sư phần mềm trình độ con người chạy trên chip H100 tương đương có thể khiến chi phí thuê chip này tăng vọt lên hơn 250.000 USD/năm, gấp 15 lần giá spot hiện tại.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về sự gia tăng đáng kể chi phí tính toán trong tương lai, giúp họ dự đoán và chuẩn bị cho những thay đổi về chi phí, hiệu suất và chiến lược phát triển phần mềm trong công việc.

Agentic AI Crunch Creates CPU Comeback

Agentic AI thúc đẩy sự trở lại mạnh mẽ của CPU, giảm độ trễ và tăng nhu cầu khi doanh nghiệp chạy đua tránh bottleneck trên cloud.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI agentic có thể tối ưu hóa hiệu suất CPU thông qua kiến trúc mới, giúp phát triển phần mềm hiệu quả hơn trong môi trường đám mây căng thẳng, từ đó tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu suất ứng dụng.

How I built a 500k-Domain Search Engine for Makers in a Weekend for $10

Anh xây dựng một công cụ tìm kiếm có khả năng quét 500.000 domain trong một tuần lễ chỉ với 10 đô-la, phục vụ cộng đồng người sáng tạo (makers).

Một lập trình viên nên đọc bài này để học cách xây dựng một hệ thống tìm kiếm hiệu quả từ scratch với ngân sách thấp trong thời gian ngắn, giúp hiểu rõ cách tối ưu hóa kiến trúc, sử dụng công cụ open-source và áp dụng các kỹ thuật cơ bản để tạo ra giải pháp thực tế ngay từ những dự án nhỏ.

I felt my GPU connector get dangerously warm, so I bought a $140 babysitter for my power cables

The WireView Pro II is a solution for a problem that, frankly, shouldn't exist

Ricursive Intelligence’s co-founders join Disrupt 2026

Ricursive Intelligence co-founders Anna Goldie and Azalia Mirhoseini join TechCrunch Disrupt 2026. Register by Sept. 25 to save up to $200. BOGO 50%.

China’s Qingxing Raises Nearly 100 Million Yuan to Develop Quantum-Inspired AI

Qingxing Heterogeneous Computing completed a Series A+ funding round, bringing its total raised across two rounds in three months.

AMD Sends Out New Linux Patches Further Enhancing HDMI 2.1 Reliability

AMD gửi bản vá mới cho AMDGPU Display Core nhằm cải thiện độ tin cậy của HDMI 2.1 trước cửa sổ tích hợp Linux 7.4 vào tháng 10, bao gồm sửa lỗi FRL status polling khi hot-plugging và đồng bộ hóa timeout HDMI 2.1 LT với spec. Cùng batch vá này cũng bổ trợ sớm cho DCN 4.2 và DCN 6.0, với DCN 6 dự kiến xuất hiện cùng thế hệ GPU RDNA5 tiếp theo. Một request pull riêng cho AMDGPU/AMDKFD trong DRM-Next Linux 7.4 tập trung vào các sửa xung quanh GFX12.1 IP và block hiển thị DCN 6. Những cập nhật này cho thấy AMD đang tích cực chuẩn bị cho thế hệ GPU và display controller tiếp theo.

Bài viết cung cấp thông tin cập nhật quan trọng về bản vá Linux mới của AMD cải thiện đáng kể độ tin cậy HDMI 2.1 và hỗ trợ trước các thế hệ GPU mới RDNA5.

Accelerate Your AI Journey with new Introduction Track at PyTorch Conference NA 2026 and PyTorch Associate Training – PyTorch

PyTorch Foundation sẽ tổ chức Introduction Track tại PyTorch Conference North America 2026 và một khóa đào tạo PyTorch Associate Training toàn ngày vào ngày 19/10/2026 tại San Jose. Khóa Introduction Track dành cho người mới bắt đầu bao gồm các chủ đề như PyTorch fundamentals, Triton GPU programming, profiling PyTorch traces, building ML frameworks from scratch, vision-language models và attention mechanisms trong vLLM. Khóa đào tạo Associate Training có hướng dẫn giảng viên, bài giảng tương tác, lab Jupyter notebook và dự án thực tế, phù hợp với kỳ thi PyTorch Certified Associate, và người tham dự sẽ nhận được voucher thi chứng nhận trị giá 250 USD. Đăng ký trước đóng cửa vào ngày 13/10.

PyTorch Conference NA 2026 và khóa đào tạo Associate mới sẽ giúp lập trình viên nắm vững kiến thức nền tảng và kỹ năng thực tế về AI với các chương trình được thiết kế riêng cho mọi trình độ.

If you’re building a new PC, there’s really only one GPU worth buying right now

With regard to buying new, the RX 9070 XT is the current value champion for 1440p high refresh-rate gaming

Meta’s Muse Charm looks like a Tamagotchi, but it’s tapping into a much newer trend

Meta’s new AI gadget may look like a Tamagotchi, but its dangling form factor taps into a much broader Gen Z trend around bag charms, retro tech, and turning gadgets into fashion accessories.

My RTX 4070 Ti was heading for retirement until I unlocked Nvidia's restricted frame generation

Modding my RTX 4070 Ti proved the limitation was software all along

CloudBolt Adds Ability to Optimize GPU Consumption by Kubernetes Workload

CloudBolt Software added an ability to optimize consumption of GPUs running on Kubernetes clusters at the individual workload level.

Google will launch its first AI chips into orbit next week

Google will launch a Project Suncatcher prototype satellite next week to test whether its TPU AI chips can survive launch, radiation and heat in space.

Developers Push Quantum-Safe Bitcoin Transaction Cost Below $70

Một thử thách tối ưu hóa mở đã giảm thiểu chi phí GPU ước tính cho việc tạo giao dịch Bitcoin an toàn về mặt lượng tử. Nhóm nghiên cứu đã tối ưu hóa hệ thống signature-to-commitment trong Rust, giảm chi phí từ 170 đô la xuống còn dưới 70 đô la cho mỗi giao dịch. Thành quả này đạt được nhờ cải thiện thuật toán Grover và cải tiến cách lưu trữ trạng thái lattice-based. Bài viết cung cấp triển vọng thực tế về việc áp dụng post-quantum cryptography vào Bitcoin mà không gây ra chi phí quá lớn, đây là thông tin quan trọng cho các lập trình viên đang quan tâm đến bảo mật blockchain trong kỷ nguyên lượng tử.

Bài viết tiết lộ cách giảm chi phí giao dịch Bitcoin an toàn lượng tử xuống dưới 70 đô la, một bước tiến quan trọng cho tương lai tiền mã hóa.

Older GPUs with native DVI ports solve what modern cards broke

Adapters are your only option these days, but they're far from perfect.