LUMI-AI will be built in Finland by French state-owned Bull, funded jointly by EuroHPC and six countries, with AMD chips and European interconnect and cooling.
Nguồn: https://thenextweb.com/news/lumi-ai-supercomputer-bull-finland-eurohpc. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Alibaba's profit recently fell 75%, leading the company to seek additional funding. It is selling HK$80bn of new shares in Hong Kong, which should generate about $10.2bn net. All of the proceeds are earmarked for AI infrastructure, such as buying AI accelerators and expanding data‑center capacity. The announcement follows closely after the firm warned that heavy AI spending contributed to the profit drop. This shows that pouring large sums into AI without clear short‑term returns can strain finances, suggesting that such investments need to be linked to measurable outcomes.
Tin này cho thấy Alibaba đang đặt cược toàn bộ vào AI ngay cả khi lợi nhuận sụt giảm mạnh, phản ánh xu hướng đầu tư đột phá của các tập đoàn công nghệ lớn.
Đang tải bình luận…
Bài viết hướng dẫn cách áp dụng speculative decoding trong framework vLLM khi chạy trên GPU AMD, giải thích cơ chế draft‑and‑verify và các kỹ thuật hỗ trợ như MTP, EAGLE‑3, DFlash và DSpark. Nó cho thấy việc sử dụng mô hình nháp để dự đoán trước các token rồi xác thực bằng mô hình đích giúp giảm số lần truy cập bộ nhớ và tăng tỷ lệ sử dụng lõi tính toán trên kiến trúc AMD CDNA. Kết quả thực nghiệm cho thấy throughput tăng lên đáng kể (thường gấp 1,5‑2×) và latency giảm khi cấu hình đúng kích thước batch và các tham số tuning cụ thể cho từng kernel. Điều này cho thấy lợi thế của speculative decoding không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn vào việc tối ưu hóa phần cứng cụ thể, đặc biệt là việc sử dụng DFlash để tối ưu hoá attention và DSpark để quản lý memory traffic trên GPU AMD. Bài viết nên được đọc nếu bạn muốn áp dụng hoặc cải thiện speculative decoding trên hệ thống AMD và cần tham khảo các bước cấu hình, tuning và benchmark thực tế.
Bài viết này cung cấp hướng dẫn thực tế về speculative decoding trên GPU AMD, giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất xử lý mô hình ngôn ngữ.
Anthropic ký hợp đồng cloud trị giá 9,1 tỷ USD trong 20 năm với Riot Platforms, cung cấp 191MW công suất tại cơ sở Rockdale, Texas.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách động lực kinh tế và công nghệ của các công ty AI như Anthropic liên kết với các nhà sản xuất năng lượng tái tạo (như Riot Platforms) để tối ưu hóa chi phí và độ ổn định cho các mô hình AI lớn, thể hiện xu hướng mới trong việc xây dựng hạ tầng cho trí tuệ nhân tạo.
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.
Startup Sapiom huy động 35 triệu USD Series A nhằm cắt giảm chi phí vận hành AI agent, đôi khi tới 10 lần. Anthropic là nhà đầu tư ủng hộ, chính là đối tượng mà sản phẩm của Sapiom nhắm tới.
Là lập trình viên phát triển ứng dụng AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu chi phí vận hành các mô hình AI agent, giúp tiết kiệm chi phí mà vẫn duy trì hiệu suất cao trong dự án của mình.
Hội nhóm AI Infra SIG chính thức ra mắt dưới sự bảo trợ của chương CNCF Nhật Bản, với buổi gặp mặt đầu tiên và kêu gọi diễn giả. Sự phát triển từ AI tạo sinh đến các tác nhân (agents) đang thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng AI có khả năng mở rộng.
Những kiến thức về scalability và hạ tầng AI trong CNCF sẽ giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng hệ thống mạnh mẽ cho các ứng dụng AI tương lai, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho dự án của mình.
Tại hội nghị FMS, NVIDIA giới thiệu cách điện toán gia tốc giúp ứng dụng AI truy cập trực tiếp vào storage nhanh như truy cập memory, đồng thời đảm bảo bảo mật nhờ thiết kế sẵn.
Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hệ thống xử lý dữ liệu bằng cách kết hợp bộ nhớ và lưu trữ với tốc độ gần như bộ nhớ vật lý, giúp giảm chi phí và tăng hiệu suất cho các mô hình AI lớn.
Bài viết đề xuất kiến trúc "Cognitive Storage Fabric" nhằm giải quyết vấn đề lưu trữ cho AI agent thế hệ mới, khắc phục hạn chế của hệ thống lưu trữ truyền thống bằng cách tích hợp mô hình hiểu biết ngữ nghĩa, trí nhớ agent, và cơ chế dự đoán sử dụng LLM. Kiến trúc gồm 6 lớp, hỗ trợ các tính năng như sao chép ngữ nghĩa, phục hồi nhanh như snapshot, tối ưu hóa theo workflow, nhưng vẫn đối mặt thách thức lớn như lập chỉ mục ngữ nghĩa ở quy mô exabyte, giải thích quyết định lưu trữ tự động, độ trễ inference LLM trong control plane và tương thích POSIX.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách thiết kế cơ sở hạ tầng lưu trữ mới, giúp AI agent hoạt động hiệu quả hơn bằng cách kết hợp kiến thức và khả năng tự động hóa, thay vì chỉ phụ thuộc vào hệ thống lưu trữ truyền thống không thông minh.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử