Topic

#gpu

Latest developer news about gpu, summarized in Vietnamese by AI.

DigitalOcean Community1 Hot31 min2 d agoAI

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.

#gpu

The Next Web1 Hot2 min4 d agoAI

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.

#hardware #gpu

Hacker News2 Hot3 min3 d agoAI

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.

#gpu #amd

The Developing Dev32 Hot51 min27 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

XDA Developers9 Hot4 min25 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

Latent Space1 Hot110 min6 d agoAI

The Inference Engineering Masterclass — Philip Kiely & Ali Taha, Baseten

Baseten vừa huy động thành công 13 tỷ USD trong vòng Series F, trở thành một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực kỹ thuật inference. Bài viết cung cấp toàn diện kiến thức cần thiết về autoregressive và diffusion engineering.

Nếu bạn đang xây dựng các mô hình AI tự động hóa hoặc tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách Baseten và các nhà lãnh đạo ngành như Philip Kiely và Ali Taha đã định hình một lĩnh vực mới—inference engineering—để nâng cao hiệu suất và chi phí của các hệ thống AI, từ đó giúp bạn áp dụng những kiến thức này vào dự án của mình một cách hiệu quả.

#data-science #llm

Facebook Engineering 1 Hot24 min6 d agoAI

GEM Training: How Meta Doubled the Efficiency of Its LLM-Scale Ads Foundation Model

Meta đã tăng gấp đôi hiệu quả đào tạo end-to-end (đạt 20–25% MFU) cho mô hình quảng cáo GEM (LLM-scale) nhờ hai trụ cột: tối ưu hóa tính toán (thư viện kernel tùy chỉnh như Jagged Flash Attention, MXFP8) và hiệu quả mở rộng (5D parallelism, NCCLX, Base Batch Shuffling). Thách thức chính bao gồm đầu vào biến độ dài, mẫu attention bất đối xứng, độ nhạy số học của mục tiêu CTR/CVR, và bảng embedding siêu lớn gây tắc nghẽn bộ nhớ.

Lập trình viên chuyên về mô hình AI/ML nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện mô hình lớn bằng kiến thức về parallelism, quantization, và kỹ thuật đặc biệt như Flash Attention và FSDP, giúp giảm chi phí tính toán và tăng tốc triển khai trong ứng dụng thực tế.

#machine-learning

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

The Next Web1 Hot4 min12 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

XDA Developers5 Hot6 min23 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

NVIDIA Developer1 Hot12 min9 d agoAI

NVIDIA Video Codec SDK 13.1: Zero-Copy Transcode, AV1 B-Frames, and Frame-Accurate Seek

NVIDIA Video Codec SDK 13.1 bổ sung tính năng transcoding không sao chép (zero-copy), hỗ trợ B-Frames cho codec AV1 cùng khả năng seek chính xác khung hình, nhằm nâng cao hiệu suất và chất lượng video.

Lập trình viên chuyên phát triển giải pháp xử lý video nên đọc bài này để khám phá cách NVIDIA Video Codec SDK 13.1 tối ưu hóa hiệu suất zero-copy trong transcode và hỗ trợ AV1 B-frames, giúp cải thiện tốc độ xử lý và chất lượng cho ứng dụng video cao cấp.

#gpu #cuda

TechCentral6 Hot3 min1 mo agoAI

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.

#openai #nvidia

XDA Developers1 Hot4 min11 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

XDA Developers0 Hot5 min12 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

The Next Web3 Hot4 min1 mo agoAI

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.

#gpu

DigitalOcean1 Hot1 min19 d agoAI

Upcoming GPU Pricing Updates

Từ ngày 1/8/2026, giá của một số GPU sẽ được cập nhật nhằm đáp ứng nhu cầu cao về sức mạnh GPU tiên tiến và mở rộng khả năng truy cập điện toán hiệu năng cao cho khách hàng.

Lập trình viên nên theo dõi cập nhật giá GPU để tối ưu hóa chi phí cho dự án AI, game hoặc rendering chuyên nghiệp mà không bị bất ngờ về biến động giá.

#cloud #gpu #digitalocean

CNCF1 Hot5 min17 d agoAI

When Kubeflow meets Cilium: Debugging 60% idle GPUs in Kubernetes

Khi Kubeflow kết hợp Cilium, việc debug 60% GPU không hoạt động trên Kubernetes trở nên khả thi nhờ quan sát mạng lưới chi tiết.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất GPU trong Kubernetes bằng cách kết hợp Kubeflow với Cilium, giúp khắc phục tình trạng lãng phí tài nguyên và cải thiện hiệu suất đào tạo mô hình AI hiệu quả.

#kubernetes #gpu

Phoronix1 Hot1 min19 d agoAI

Cold Reset Recovery Coming Together To Better Help Intel GPUs On Linux

Một loạt bản vá (patch series) đang trải qua gần chục phiên bản sửa đổi giới thiệu cơ chế khôi phục "cold reset" cho các driver DRM trên Linux, ban đầu nhắm đến driver đồ họa Intel Xe. Cơ chế này xử lý lỗi phần cứng cần khởi động lại toàn bộ thiết bị mà không cần khởi động lại toàn hệ thống, nhằm giải quyết lỗi Power Management Unit (PUNIT) không thể khắc phục bằng reset ấm hay tải lại driver.

Lập trình viên cần đọc để hiểu cách triển khai giải pháp cold reset cho GPU Intel trên Linux, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tránh lỗi liên quan đến PUNIT khi hệ thống gặp sự cố cần khởi động lại thiết bị vật lý mà không cần reboot toàn bộ máy.

#linux #gpu

XDA Developers1 Hot4 min19 d agoAI

FSR 4.1 could make handheld GPU upgrades irrelevant, and that's exactly what the market needed

FSR 4.1 có thể khiến nâng cấp GPU cầm tay trở nên lỗi thời, điều mà thị trường đang cần.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách FSR 4.1 có thể mở rộng khả năng tương thích của các thiết bị di động với GPU hiện đại, giúp phát triển game cho thiết bị cũ hơn mà vẫn hiệu suất cao, mở rộng thị trường và tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển.

#gpu #amd

The Next Web1 Hot3 min20 d agoAI

Z.AI built a giant AI data centre on Chinese-made chips

Z.AI vừa hoàn thành trung tâm dữ liệu 1GW chạy hoàn toàn bằng chip Trung Quốc để huấn luyện mô hình GLM, không sử dụng bất kỳ sản phẩm nào của Nvidia. Điều này cho thấy sự thay đổi trong chuỗi cung ứng AI khi Trung Quốc đẩy mạnh tự chủ công nghệ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty đang xây dựng hệ sinh thái AI độc lập, từ chip đến mô hình, và cách này có thể ảnh hưởng đến sự phát triển công nghệ AI trong tương lai.

#nvidia #gpu #huawei

Cast AI1 Hot13 min24 d agoAI

Kubernetes GPU Autoscaling: Scale GPU Capacity to Real Demand

Hướng dẫn Kubernetes GPU autoscaling giúp điều chỉnh linh hoạt dung lượng GPU nodes và pods, hỗ trợ scale-to-zero, từ đó tiết kiệm chi phí khi GPU chỉ sử dụng 5% công suất.

Lập trình viên chuyên về AI/ML sẽ tìm hiểu Kubernetes GPU autoscaling để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất khi chạy các mô hình lớn mà không cần quản lý thủ công các tài nguyên GPU.

#kubernetes #gpu Source

Phoronix1 Hot2 min1 mo agoAI

AMD Enabling CACP Feature On Linux For Greater OLED Power Savings

AMD đang kích hoạt tính năng CACP trong driver AMDGPU mã nguồn mở trên Linux nhằm tối ưu tiết kiệm điện năng cho màn hình OLED. Bản vá cũng bổ sung hỗ trợ PSR, Panel Replay, IPS cho DCN42b và sửa lỗi phân tích chế độ 8K qua HDMI 2.1. Các thay đổi dự kiến sẽ được đưa vào nhân Linux phiên bản 7.3.

Lập trình viên phát triển phần mềm cho hệ điều hành Linux sẽ tìm hiểu về CACP để tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho các ứng dụng sử dụng màn hình OLED, đặc biệt là trong các dự án liên quan đến GPU AMD và giao diện người dùng.

#linux #gpu

Khronos1 Hot1 min1 mo agoAI

Bolt Graphics

Bolt Graphics ra mắt GPU Zeus dành cho kiến trúc sư, game thủ, nghệ sĩ và nhà nghiên cứu, hứa hẹn hiệu năng render/simulate nhanh hơn, tiết kiệm điện hơn, hỗ trợ real-time path tracing, photorealistic rendering, giảm thời gian render phim/TV cùng khả năng mô phỏng vật lý cho HPC.

Lập trình viên chuyên về đồ họa và AI nên đọc bài này để khám phá cách GPU mới như Zeus có thể tối ưu hóa các công cụ rendering và simulation cho các ứng dụng như ray tracing, vật lý và HPC, giúp phát triển các giải pháp hiệu quả hơn cho các dự án tương tác và thực tế ảo.

#gpu Source

Towards Data Science1 Hot7 min1 mo agoAI

The Real Challenge Limiting AI Models Today

Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến bị hạn chế chủ yếu bởi băng thông bộ nhớ (memory bandwidth) chứ không phải tốc độ tính toán, khi dữ liệu di chuyển giữa bộ nhớ và bộ xử lý trở thành rào cản hiệu suất chính. Các giải pháp đang được nghiên cứu bao gồm cải tiến kiến trúc bộ nhớ, tính toán gần bộ nhớ, nén mô hình và sử dụng kết nối quang học.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất hệ thống bằng kiến thức về giới hạn băng thông bộ nhớ—chìa khóa quyết định tốc độ xử lý mô hình lớn trong cả giai đoạn huấn luyện và dự đoán.

#llm #gpu

The Next Web1 Hot4 min1 mo agoAI

AI chip stocks lost 12% in two days as investors hunted new winners

Trong tuần ngắn trước Ngày Độc lập, cổ phiếu chip AI mất 12% trong hai phiên giao dịch liên tiếp do báo cáo về việc SK Hynix chậm mở rộng sản xuất HBM và báo cáo việc làm yếu. Nhà đầu tư chuyển hướng sang các công ty phần mềm doanh nghiệp như ServiceNow, Snowflake và Palantir, kỳ vọng doanh thu thực tế từ AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách thị trường chuyển hướng từ các công ty vật lý AI (chip, bộ nhớ) sang phần mềm AI, giúp xác định những cơ hội mới trong ngành công nghệ và dự đoán xu hướng đầu tư thực sự có lợi cho tương lai.

#nvidia #gpu

Modal1 Hot5 min1 mo agoAI

Anthropic integration with Modal brings scalable compute to Claude Science

Anthropic ra mắt Claude Science, nền tảng AI hỗ trợ nghiên cứu sinh học, tích hợp với Modal để cung cấp tài nguyên GPU/CPU linh hoạt cho các tác vụ phức tạp như dự đoán cấu trúc protein hay CRISPR. Người dùng có thể kết nối workspace Modal trực tiếp, tự động chuyển tải workloads khi vượt quá khả năng cục bộ, với các tính năng như song song hóa quy mô lớn, lưu trữ chia sẻ (Modal Volumes) và môi trường tái sản xuất. Modal cam kết hỗ trợ tới 100.000 USD tín dụng compute cho các khoa sinh học thông qua chương trình cohort, hạn chót đăng ký đến 15/7/2026.

Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực sinh học máy tính hoặc nghiên cứu sinh học, hãy đọc bài này để khám phá cách Modal kết hợp với Claude Science giúp các nhà khoa học sinh học tiết kiệm thời gian và chi phí khi xử lý các nhiệm vụ tính toán phức tạp như dự đoán cấu trúc protein mà không cần phải quản lý hạ tầng máy tính riêng.

#ai-agents

Qt1 Hot9 min1 mo agoAI

Qt Canvas Painter: Accelerated performance using paths

Qt Canvas Painter giới thiệu QCanvasPath và nhóm path nhằm tối ưu hiệu suất render 2D, tiết kiệm ~60% bộ nhớ nhờ định dạng SoA thân thiện cache, hỗ trợ tái sử dụng giữa các frame và tương thích API với QCanvasPainter. Nhóm path cho phép GPU lưu trữ đỉnh (vertex) tĩnh, giúp xử lý biến đổi, màu sắc hay gradient mà không cần cập nhật buffer, đồng thời chứng minh khả năng render tiến triển 60fps trên thiết bị nhúng với tải CPU/GPU thấp hơn. Tính năng này sẽ trở thành module chính thức trong Qt 6.12.

Lập trình viên muốn tối ưu hiệu suất rendering 2D trên Qt nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng QCanvasPath và path groups để giảm chi phí CPU/GPU, giảm bộ nhớ và cải thiện trải nghiệm 60FPS trên thiết bị embedded.

#gpu

XDA Developers0 Hot4 min10 h agoAI

Nvidia's secretly disabling Resizable BAR in your games, even though your BIOS says it's on

Nvidia tự động vô hiệu hóa Resizable BAR (ReBAR) trong một số game nhất định, ngay cả khi BIOS đã kích hoạt tính năng này, do quá trình kiểm thử game trước khi đưa vào danh sách whitelist.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Nvidia kiểm soát hiệu suất GPU qua cơ chế Resizable BAR, ảnh hưởng đến việc tối ưu hóa phần mềm game và hiệu năng cho các ứng dụng sử dụng GPU trực tiếp.

#nvidia #gpu

XDA Developers0 Hot4 min1 d agoAI

I power-limit every GPU I own instead of undervolting, and the performance gains are almost identical for a fraction of the effort

Tác giả chia sẻ cách giới hạn công suất (power limit) cho GPU thay vì undervolting, giúp đạt hiệu năng tương đương nhưng đơn giản hơn đáng kể.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hiệu suất GPU bằng cách không cần thiết phải undervolt mà chỉ cần cài đặt cài đặt power limit phù hợp, tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình phát triển hoặc debug hệ thống.

#nvidia #gpu

NVIDIA0 Hot3 min1 d agoAI

Firebird Launches CIS Region’s Largest AI Factory in Armenia

Firebird, công ty điện toán đám mây AI mới nổi, vừa khai trương nhà máy AI lớn nhất khu vực CIS tại Armenia, sử dụng nền tảng NVIDIA DSX và hạ tầng Dell Technologies. Dự kiến triển khai hơn 70.000 GPU NVIDIA Rubin và Blackwell cùng công suất 300 megawatts vào cuối năm 2027, có thể tăng hiệu suất lên 40% so với cùng diện tích. NVIDIA sẽ đầu tư vào Firebird sau khoản đầu tư trước đó từ CoreWeave, trong khi Perplexity là khách hàng đầu tiên. Firebird đặt mục tiêu xây dựng khoảng 2 gigawatts cơ sở hạ tầng AI trên toàn khu vực.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách xây dựng hạ tầng AI mạnh mẽ, tiết kiệm không gian và chi phí cho doanh nghiệp, thì bài viết này là nguồn thông tin quan trọng để bạn hiểu về mô hình "AI Factory" tiên tiến, kết hợp công nghệ NVIDIA và Dell, giúp tối ưu hóa hiệu suất và quy mô triển khai AI ở quy mô lớn.

#cloud

Hackaday0 Hot2 min1 d agoAI

Block, Shmock — Just Pump Water Over The Chip

Một nhà thí nghiệm phần cứng đã loại bỏ hoàn toàn các khối nước truyền thống bằng cách gắn trực tiếp các phụ kiện ống in 3D bằng epoxy lên bề mặt chip GPU và CPU trần để làm mát bằng chất lỏng. GPU đạt hiệu suất nhiệt tốt hơn cả hệ thống làm mát bằng nước chuyên nghiệp, nhưng CPU lại cho kết quả kém, đồng thời thí nghiệm này gây rò rỉ có nguy cơ hỏng phần cứng. Sự khác biệt giữa CPU và GPU đặt ra câu hỏi về khả năng tiếp xúc và truyền nhiệt của bề mặt chip.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa thiết kế hệ thống làm mát từ góc độ vật lý chip, giúp họ phân tích hiệu quả nhiệt trong ứng dụng phần mềm hoặc thiết kế phần cứng hiệu suất cao.

#hardware #gpu

XDA Developers0 Hot4 min2 d agoAI

Your RTX GPU's best image-quality upgrade is disabled by default, and it isn't ray tracing

Tính năng nâng cao chất lượng hình ảnh quan trọng nhất của GPU RTX thường bị tắt mặc định, nhưng không phải là ray tracing.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng hình ảnh cho GPU RTX thông qua các kỹ thuật như DLSS (Deep Learning Super Sampling), một công nghệ không phải là ray tracing nhưng vẫn cải thiện đáng kể hiệu suất và độ nét hình ảnh.

#gaming #nvidia

Where's Your Ed At0 Hot10 min2 d agoAI

Premium: The Hater's Guide To NVIDIA (Part 2)

NVIDIA không còn là công ty công nghệ thuần túy mà hoạt động như một tổ chức quản lý tài sản, tận dụng xếp hạng tín dụng AA- để hậu thuẫn các dự án trung tâm dữ liệu khổng lồ (như hợp đồng 50 tỷ USD ở Texas hay dự án 250 tỷ USD ở Ohio). Mô hình vòng tròn của NVIDIA—đầu tư vào các "neoclouds", hỗ trợ tài chính cho họ rồi trở thành khách hàng lớn—đã tạo ra tăng trưởng doanh thu phi thường nhưng phụ thuộc vào sự thúc đẩy liên tục, giống như GE Capital trước đây.

Nếu bạn quan tâm đến cách NVIDIA xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên sự phụ thuộc vào các công ty data center mạo hiểm và sự phụ thuộc vào tín dụng cao cấp, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về những rủi ro tài chính và chiến lược dài hạn mà công ty này đang áp dụng, từ đó phân tích được những xu hướng mới trong ngành công nghệ.

#venture-capital

Phoronix0 Hot1 min2 d agoAI

PoCL 7.2-RC1 Brings Official OpenCL 3.0 Conformance On RISC-V & x86_64 CPUs

PoCL 7.2-RC1 đạt chứng nhận chính thức OpenCL 3.0 trên CPU RISC-V (Star64, Milk-V Jupiter) và x86_64 (AMD Ryzen 9 9900X), đồng thời bổ sung hỗ trợ nhiều extensions mới như cl_khr_extended_bit_ops, cl_khr_device_uuid. Phiên bản này cũng mở rộng tương thích LLVM lên phiên bản 22 cho backends NVIDIA CUDA và Intel Level Zero, và LLVM 23 cho backend CPU.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng OpenCL trên CPU, đặc biệt là trên hệ thống RISC-V hoặc x86_64, nên đọc để cập nhật về phiên bản mới nhất của PoCL 7.2-RC1, bao gồm hỗ trợ OpenCL 3.0 chính thức và các mở rộng mới như cl_khr_kernel_clock, giúp tăng tính linh hoạt và hiệu suất trong xử lý parallel.

#general-programming

Phoronix0 Hot2 min2 d agoAI

AMD Updates HDMI 2.1 VRR & ALLM Patches But Will Miss Out On Linux 7.3

AMD vừa cập nhật các bản vá HDMI 2.1 VRR và ALLM cho driver AMDGPU Linux, nhưng sẽ lỡ hẹn phiên bản Linux 7.3 do đã gửi yêu cầu cuối cùng. Tính năng hỗ trợ gaming HDMI 2.1 sẽ có mặt trong Linux 7.4 cuối năm nay.

Lập trình viên phát triển phần mềm Linux cần đọc để hiểu cách AMD có thể ảnh hưởng đến tương lai của hỗ trợ HDMI 2.1 VRR và ALLM trên hệ thống Linux, giúp họ dự đoán và chuẩn bị sẵn sàng cho các phiên bản kernel mới (đặc biệt là Linux 7.4) để tối ưu hóa trải nghiệm chơi game trên các thiết bị sử dụng chipset AMD.

#linux #gpu

Phoronix0 Hot2 min2 d agoAI

AMD Squeezes In A Few More Graphics Driver Updates For Linux 7.3

AMD vừa gửi những cập nhật driver đồ họa cuối cùng cho Linux kernel 7.3, bao gồm hỗ trợ sơ bộ DCN 6.0.0, sửa lỗi hiệu năng trên driver Radeon DRM cũ, cải tiến reset phần cứng GFX6 (từ Valve), cùng nhiều bản sửa lỗi khác cho AMDGPU, AMDKFD và các thành phần Radeon.

Lập trình viên phát triển phần mềm cho Linux nên đọc bài này để cập nhật các cải tiến mới nhất trong driver GPU AMD, đặc biệt là hỗ trợ cho các chipset DCN 6.0.0 và các khắc phục lỗi hiệu suất, VRR, và FRL, giúp tối ưu hóa hiệu năng cho ứng dụng đồ họa và game trên hệ thống Linux.

#linux #gpu

AWS0 Hot2 min2 d agoAI

Amazon EC2 G7 instances are now available in the AWS Europe (Spain) Region

Amazon EC2 G7 instances đã có mặt tại AWS Europe (Spain) Region.

Lập trình viên cần biết về Amazon EC2 G7 để tối ưu hóa ứng dụng của mình với các kiến trúc mới hỗ trợ AI/ML, GPU mạnh mẽ và hiệu suất cao hơn trong môi trường cloud, đặc biệt khi triển khai trong khu vực châu Âu.

#aws #nvidia #gpu

Temporal0 Hot15 min3 d agoAI

How Temporal powers workflows at HeyGen

HeyGen đã thay thế hệ thống hàng đợi công việc (job-queue) dễ vỡ bằng Temporal, giúp điều phối hàng triệu lượt chạy workflow mỗi ngày trên hệ thống GPU đa đám mây.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hệ thống xử lý công việc phức tạp, đặc biệt là trong môi trường đa cloud và có yêu cầu độ tin cậy cao, nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giúp quản lý chặt chẽ các workflow dài hạn, tránh rủi ro của hệ thống job queue cũ.

#gpu #distributed-systems #workflow-orchestration

The Next Web0 Hot3 min4 d agoAI

GPU prices are approaching 2.5x their launch cost. Asus and Gigabyte just made it official with a second 2026 price hike.

Asus và Gigabyte tăng giá card đồ họa RTX 50-series thêm 96 USD, lên tới 666 USD mỗi chiếc, do khủng hoảng DRAM. Một đơn hàng RTX 5090 trị giá 4.429 USD đã bị hủy giữa chừng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách DRAM—một thành phần quyết định hiệu suất và chi phí của GPU—có thể biến GPU hiện đại trở thành hàng hóa đắt đỏ và khó tìm, ảnh hưởng đến các dự án AI, game, hoặc rendering trong tương lai.

#nvidia #gpu

XDA Developers0 Hot5 min4 d agoAI

Most people waste their GPU's potential, but I found a way to use every spare cycle

Hầu hết mọi người lãng phí tiềm năng của GPU, nhưng tác giả đã tìm ra nhiều cách tận dụng mọi chu kỳ xử lý nhàn rỗi của nó.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất GPU bằng các kỹ thuật hiệu quả, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho các dự án phức tạp mà không cần nâng cấp thiết bị.

#gpu #self-hosting #local-ai

8 Sync ecosystem

One account, the whole ecosystem

Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.