How Nvidia's New Nemotron Model Works

7 MoE routing strategies in production, clearly explained

+ a practical learning checklist to learn AI engineering.

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.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

PyTorch 2.15 tackles the 'one bad GPU' problem

PyTorch 2.15 ships a rewritten NCCL backend that stops a single failing GPU from forcing a full training restart. The new ProcessGroupNCCL allows only one communicator per process group during initialization, which by default eliminates the crosstalk that the old version's many communicators caused. A third-party orchestrator can now exclude a crashed or slow GPU and assign a replacement worker. A new 'flight recorder' captures operation snapshots for debugging stalls. The legacy backend remains as a rollback option but will be removed in 2.16, planned for early next year. The release also totals 3,117 commits from 583 contributors and includes parallel processing improvements for Apple gear and support for Nvidia's next-generation Blackwell GPUs.

4 reasons why I paid for Windows 11 Pro and why I'll never switch to Linux

Ngành công nghiệp phần mềm hỗ trợ chủ yếu cho Windows với nhiều ứng dụng chuyên nghiệp thiết yếu. Các driver phần cứng quan trọng như NVIDIA DLSS và AMD FSR chưa được tối ưu trên Linux. Windows 11 Pro mang lại tính năng Virtualization-Based Security giúp bảo vệ hệ thống hiệu quả hơn. Sự tương thích với phần mềm chuyên dụng như Adobe Creative Cloud và Microsoft 365 là yếu tố quyết định. Nếu bạn làm việc trong môi trường đòi hỏi tính ổn định và hỗ trợ kỹ thuật, Windows 11 Pro vẫn là lựa chọn tối ưu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những lý do thực tế khi lựa chọn Windows 11 Pro thay vì Linux trong môi trường làm việc hiện đại.

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.

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

Every good thing must come to an end

Marvell to buy Nvidia-backed Lumentum in a $115bn all-stock deal

Matt Murphy calls the shift to optical links ‘an opportunity that comes along once in a generation’.