Guest Post: Why Dedicated Compute Matters for AI and Quantum Computing

I changed one llama.cpp flag, and my 8GB laptop GPU now runs a 35B model faster than I can read

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.

Why Temperature 0 Isn't Deterministic in LLM Inference

Trong quá trình inference của LLM, temperature 0 không hoàn toàn quyết định như nhiều người vẫn nghĩ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách thuật toán softmax hoạt động khi temperature bằng 0, làm cho xác suất của từ với highest score tiến tới 1 nhưng không bao giờ đạt hoàn toàn 1 trong thực tế. Điều này dẫn đến kết quả có vẻ ngẫu nhiên dù xác suất đã được chuẩn hóa, gây ra sự không chắc chắn nhỏ trong kết quả output. Điều đáng học là việc hiểu behavior của temperature trong LLM không đơn giản như tưởng tượng, đòi hỏi hiểu biết sâu về cách hoạt động của softmax và quy trình sampling text generation.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết một vấn đề cơ bản nhưng thường bị nhầm lẫn trong việc phân tích và tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn, giúp tránh sai lầm trong việc thiết kế và triển khai hệ thống AI.

I tested Nvidia’s Nemotron 3.5 Bolt, and it changed what I thought my 16GB GPU could do

A 16GB GPU can run agentic AI now, and it's surreal

5 GPUs that are finally too old for modern games in 2026

Every good thing must come to an end

Jellyfin supports 7 hardware transcoding methods — here's which one your server can use

Jellyfin hiện hỗ trợ 7 phương pháp transcoding phần cứng khác nhau, giúp giảm tải cho CPU của server. Nguyên nhân kỹ thuật là do Jellyfin tích hợp với các API như NVIDIA NVENC, AMD VCE và Intel Quick Sync để tận dụng khả năng mã hóa/hủy mã hóa của bộ xử lý đồ họa. Hệ quả là server có thể xử lý nhiều luồng media hơn với nhiệt độ và tiêu thụ năng lượng thấp hơn. Điều đáng học là bạn có thể tối ưu hóa hiệu năng Jellyfin bằng cách kiểm tra transcoding method đang được sử dụng và cấu hình phù hợp với phần cứng của mình.

Bài viết này giúp bạn xác định phương pháp chuyển mã hardware tối ưu nhất cho server Jellyfin, giảm tải cho CPU và tăng hiệu suất phát lại.

Announcing OpenBao v2.7!

OpenBao v2.7 ra mắt với tính năng quan trọng là khả năng mở rộng ngang cho PostgreSQL, giúp tăng hiệu quả xử lý. Phiên bản này tích hợp hỗ trợ External HSM và KMS-Backed Keys, tăng cường bảo mật khóa dữ liệu. Đặc biệt, OpenBao v2.7 triển khai Post-Quantum Cryptography để chuẩn bị cho các mối đe dọa từ máy lượng tử trong tương lai. Những cải tiến này giúp OpenBao trở thành giải pháp quản lý bí mật mạnh mẽ hơn, phù hợp với cơ sở hạ tầng phức tạp và nhu cầu bảo mật cao.

OpenBao v2.7 mang đến khả năng mở rộng ngang cơ sở dữ liệu PostgreSQL, hỗ trợ HSM và KMS ngoài, cùng mật mã học lượng tử hậu thập niên cho hệ thống bảo mật mạnh mẽ hơn.

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.

Powering Partner Potential in a World of Agentic AI

Tại Cisco Partner Summit, công ty đang phát triển AgenticOps và khả năng bảo mật mạng để cung cấp thêm nhiều cách thức cho đối tác biến hiện đại hóa mạng thành giá trị khách hàng lâu dài. Công nghệ AgenticOps tự động hóa các tác vụ vận hành mạng phức tạp, giúp đối tác giảm thiểu thời gian xử lý sự cố từ hàng giờ xuống còn vài phút. Giải pháp secure networking tích hợp với AI giúp tăng cường bảo mật lên 40% đồng thời giảm 25% chi phí vận hành. Những công nghệ này tạo cơ hội cho đối tác Cisco cung cấp dịch vụ giá trị cao hơn và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Cisco đang phát triển AgenticOps và khả năng mạng bảo mật để biến hiện đại hóa mạng thành giá trị khách hàng lâu dài.