#edge-computing

Your phone is AI’s newest hardware

Trong bối cảnh AI ngày càng phát triển, việc chạy các AI agent trực tiếp trên thiết bị di động trở thành xu hướng mới. AGI Inc. đang tối ưu hóa các AI model để hoạt động hiệu quả trên edge computing chips, giải quyết vấn đề latency và bảo mật. CEO Div Garg nhấn mạnh việc tích hợp cơ chế an toàn vào các tương tác ứng dụng tự động. Điều đáng học hỏi là phương pháp xử lý AI tại edge giúp giảm phụ thuộc vào cloud, đồng thời bảo vệ dữ liệu người dùng tốt hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tận dụng điện thoại làm phần cứng AI và tối ưu hóa mô hình cho thiết bị biên.

The 7 Walls JavaScript Hits — and How WebAssembly Gets Past Them

JavaScript gặp phải 7 giới hạn performance khi xử lý tác vụ phức tạp như Figma render đồ họa hay Google Sheets tính toán bảng lớn. WebAssembly vượt qua các giới hạn này bằng cách cung cấp binary format cho code chạy gần native speed, tận dụng tối đa CPU đa nhân. Các benchmark cho thấy WebAssembly chạy nhanh hơn JavaScript 20-50% trong các tác vụ tính toán nặng như xử lý ảnh hay game engine. Điều đáng học là sự kết hợp giữa JavaScript và WebAssembly cho phép ứng dụng web đạt performance desktop-native mà không cần viết lại code. Công nghệ này đang định hình tương lai của các ứng dụng web high-performance.

Bài viết giải thích những hạn chế của JavaScript và cách WebAssembly vượt qua chúng để cải thiện hiệu suất ứng dụng web.

A Beginner's Guide To Distributed Systems

Learn the basics of distributed systems

Running Kubernetes at Its Extremes

How far can Kubernetes scale? Explore what happens when clusters exceed 5,000 nodes or shrink to tiny devices, revealing hardware limits.

Run AI Models for Edge Application Development with Just a Few Commands

AI is expanding beyond the data center as developers build a new generation of agents to act at the edge: monitoring driver attention and cabin conditions…

From Prompt to Edge AI — Hackathon Participants Create Mobile Apps in Less Than An Hour

Couchbase hosted a hackathon where over 15 builders used AI coding assistants to generate native mobile apps in under an hour. The event used specialized Agent Skills for Couchbase Mobile that automate backend provisioning, data modeling, access control, and Sync Gateway configuration through natural language prompts. Participants built apps with Couchbase Lite for local storage, automated conflict resolution, and Capella App Services sync. The skills work with Claude, Antigravity, and GitHub Copilot. David Branco of ArcTouch won first place with an app using Apple Foundation Models for real-time English-Portuguese translation between team members.

Cloudflare Opens Quicksilver to Customers as Workers KV Instant, Inside a 1 MB Envelope

Cloudflare has put Quicksilver, the internal key-value store behind nearly every request it serves, into private beta as a Workers KV mode. Reads resolve in 1.62 ms at p99 against 287 ms for classic K

Google Cloud and NASA: Testing robotic systems for deep space missions

Google Public Sector and NASA are building a proof-of-concept robotic system to assist astronauts on deep space missions, including Mars trips where round-trip communication delays can reach 44 minutes. The robot handles cargo and logistics and can switch to medical support tasks, like preparing an ultrasound machine. It uses the open-source Pi0 vision-language-action model from Physical Intelligence, which hit an 85% baseline success rate in a pick-and-place test at Johnson Space Center's iMETRO facility. Google Cloud G4 instances fine-tuned the 4-billion-parameter Pi0 model in 2.5 hours, and the team tested about 15 edge computing devices for low-power operation in space.

In a Setback to VMWare, Tesco is Looking to Migrate to Proxmox

Tired of the rising licensing cost of VMWare, Tesco seems to be looking to switch to Proxmox.

The Road to Zero: Scaling Safety Through Intelligent Infrastructure

Giao thông đô thị đang đối mặt với sự phức tạp chưa từng có, buộc các Bộ Giao thông phải cân bằng giữa nhu cầu triển khai công nghệ V2X tiên tiến với yêu cầu nghiêm ngặt về an ninh mạng. Các giải pháp như PKI (Public Key Infrastructure) đang được xem xét để đảm bảo xác thực thiết bị và ngăn chặn tấn công. Việc tích hợp blockchain vào hệ thống giao thông thông minh có thể cung cấp một lớp bảo mật phân cấp, giảm thiểu điểm thất bại duy nhất. Các thử nghiệm cho thấy việc áp dụng các giải pháp bảo mật đa lớp có thể giảm 67% nguy cơ bị tấn công so với hệ thống truyền thống. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách các cơ quan giao thông có thể xây dựng cơ sở hạ tầng an toàn mà vẫn hỗ trợ sự phát triển của các công nghệ mới như V2X và blockchain.

Bài viết này giải thích cách tích hợp công nghệ V2X và an ninh mạng để nâng cao an toàn giao thông thông cơ sở hạ tầng thông minh.

Astrolab’s upcoming rover will run the first LLMs on the moon

The spacecraft’s AI demonstration could enable more autonomy in future space missions.

Native Model Authoring for Edge with LiteRT Tensor API

Bối cảnh phát triển ứng dụng AI trên các thiết bị edge yêu cầu tối ưu hóa hiệu năng và tài nguyên. Nguyên nhân kỹ thuật là cần giải pháp cho native model authoring với zero-copy pre/post-processing graphs để giảm độ trễ. Hệ quả cho phép viết mô hình neural và đồ thị xử lý trước/sau bằng native C++ trên nền tảng LiteRT Tensor API, hỗ trợ đa nền tảng GPU, NPU, CPU. Điều đáng học là cách tiếp cận này tối ưu hóa hiệu năng cho edge devices với chi phí xử lý thấp hơn.

Native Model Authoring for Edge with LiteRT Tensor API giúp bạn tạo mô hình neural và đồ thị xử lý trước/sau trong C++ gốc chạy đa nền tảng trên GPU, NPU và CPU.

Edge AI for Real-Time Systems, the Edge Computing Energy Problem, PCIe 6.0 High-Radix Switches: Embedded Week Insights

This week’s roundup explores edge AI for real-time systems, the edge computing energy problem, and PCIe 6.0 high-radix switches for AI data centers.

High Altitude Platform Station Survives 30 Days Above Pacific

SoftBank’s high altitude platform station trials prove powerful stratospheric edge computing and drone links, boosting emergency response and real-time control.

Agents at the Edge: Extending AI Security Governance to Physical AI with DefenseClaw

AI agents are moving beyond screens and servers into the physical world -- controlling robots, drones, factory equipment, and building systems. DefenseClaw now includes an Edge Connector that brings AI agent security to these constrained devices....

From Earth to Orbit, France’s Ecosystem Delivers Agentic Computing at Scale With NVIDIA

Các công ty Pháp đang triển khai cơ sở hạ tầng NVIDIA và mô hình mở trên mọi ngành công nghiệp, từ vệ tinh trên quỹ đạo đến mỹ phẩm tại các cửa hàng bán lẻ. Hệ sinh thái công nghệ Pháp kết hợp NVIDIA H100 Tensor Core GPU với các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama 3 và Mistral để tạo ra hệ thống tính toán tự động quy mô lớn. Giải pháp này giúp các doanh nghiệp như Gemalto và Schneider Electric tối ưu hóa vận hành và tăng hiệu suất AI lên tới 40%. Các nhà phát triển có thể học hỏi cách kiến trúc hybrid-cloud kết hợp GPU NVIDIA với inference engines như NVIDIA Triton để xử lý hàng triệu yêu cầu mỗi giây.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Pháp xây dựng hệ thống tính năng năng lượng với NVIDIA từ vệ tinh đến bán lẻ.

Kubernetes on cgroup v1 is dead. Here’s what comes next.

Kubernetes sẽ không còn hỗ trợ cgroup v1 kể từ phiên bản v1.35, bắt buộc người dùng phải migrate sang cgroup v2. Nguyên nhân kỹ thuật này được giải quyết qua node swap (GA từ v1.34) có thể tăng mật độ cluster lên đến 3x với các AI workload nặng về memory. Hệ quả là các doanh nghiệp như Splunk, Celonis và Preferred Networks phải điều chỉnh hệ thống để tương thích với yêu cầu mới. Điều đáng học là cần chuẩn bị kỹ lưỡng trước khi triển khai self-hosted AI platform, như hướng dẫn từ Fairwinds, để tránh gián đoạn dịch vụ.

Lập trình viên nên đọc bài này để nắm bắt những phát triển quan trọng về Kubernetes và chuẩn bị cho sự thay đổi từ cgroup v1 sang cgroup v2 trong phiên bản mới.

Chiplets at the Edge, Physical Edge Computing, Engineering Cyber-Resilient SDVs: Embedded Week Insights

This week’s roundup includes the latest developments on chiplets at the edge, engineering cyber-resilient SDVs, and PCB prototyping.

Why Physical Edge Computing Could Be AI’s Next Frontier

Edge computing vật lý đưa inference AI gần hơn với các sensor, chỉ truyền những gì quan trọng, giảm băng thông và năng lượng đồng thời cải thiện tính riêng tư và khả năng phục hồi. Cách tiếp cận này giảm tải đáng kể lên mạng bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nguồn thay vì gửi toàn bộ về cloud, như nghiên cứu của MIT đã chứng minh với giảm 90% băng thông. Hệ quả là các hệ thống AI trở nên hiệu quả hơn, đặc biệt hữu ích trong các môi trường băng thông hạn chế như IoT công nghiệp hay thiết bị y tế di động. Bài viết phân tích sâu về cách tối ưu hóa model inference tại edge, bao gồm các kỹ thuật như quantization và pruning để giảm kích thước model mà vẫn giữ độ chính xác. Lập trình viên làm việc với AI trên thiết bị IoT nên cân nhắc đọc bài này để hiểu cách triển khai hiệu quả các giải pháp edge computing, đặc biệt khi làm việc với TensorFlow Lite hoặc ONNX runtime.

Vật tính tính toán biên mang lại hiệu quả cao hơn cho AI bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nguồn, giảm tải mạng và tăng cường bảo mật.

iONLINE launches Sydney breakout point, expanding its global network core

iONLINE mới ra mắt điểm breakout tại Sydney để cung cấp kết nối IoT và mobile cho doanh nghiệp tại Australia. Đây là bước mở rộng network core toàn cầu của công ty, giải quyết vấn đề latency cao khi dữ liệu phải đi qua các trung tâm khác. Việc triển khai tại Sydney giúp giảm thời gian truyền tải xuống dưới 50ms so với tuyến đường truyền thông thường. Giải pháp này sử dụng API quản lý tập trung, cho phép doanh nghiệp tùy biến dịch vụ mà không cần thay đổi hạ tầng vật lý. Doanh nghiệp Australia có thể tiết kiệm tới 30% chi phí truyền thông nhờ kết nối trực tiếp và giảm phụ thuộc vào các tuyến quốc tế.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách mở rộng kết nối mạng toàn cầu và tối ưu hóa kết nối IoT cho doanh nghiệp tại Úc.

A Practical Map of Modern AI: What All Those AI Terms Actually Mean

Bối cảnh AI hiện nay đầy rẫy các thuật ngữ như Scalable, modular, agentic, federated, sovereign gây khó hiểu cho nhiều người. Nguyên nhân kỹ thuật là do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI với nhiều khái niệm mới xuất hiện như Large Language Models (LLMs) và reinforcement learning từ nhiều nguồn khác nhau. Hệ quả là sự nhầm lẫn về các khái niệm làm chậm quá trình phát triển và ứng dụng AI thực tế. Điều đáng học là bài viết này cung cấp bản đồ chi tiết về 17 thuật ngữ AI quan trọng, giúp lập trình viên phân biệt được các khái niệm như "federated learning" và "sovereign AI" để chọn đúng hướng phát triển dự án.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ các thuật ngữ AI hiện đại để ứng dụng hiệu quả vào công việc thực tế.

K3s vs. K8s: When lightweight Kubernetes distros win (and when they don’t)

Kubernetes tiêu tốn tài nguyên với cluster management node chiếm 15-20% tổng tài nguyên, khiến K3s ra đời như một giải pháp nhẹ hơn với binary kích thước chỉ 100MB và resource footprint giảm 80%. K3s đạt điều này bằng cách loại bỏ các component không cần thiết như etcd, cloud provider plugins và dùng SQLite thay vì etcd cho môi trường edge và IoT. Hệ quả là K3s phù hợp cho các thiết bị nguồn năng lượng hạn chế như Raspberry Pi hoặc mạng băng thông thấp, trong khi K8s vẫn tối ưu cho các cluster lớn yêu cầu high availability và enterprise-grade security. Điều đáng học là sự lựa chọn giữa K3s và K8s không phải là tốt/xấu mà phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể về tài nguyên, độ phức tạp của ứng dụng và môi trường triển khai.

Bài viết này giúp bạn hiểu khi nào nên dùng K3s thay vì K8s để tối ưu hóa tài nguyên và hiệu suất cho các dự án cụ thể.

Building a Local Voice-Controlled Hardware System with Python and Termux

Dự án thử nghiệm sử dụng điện thoại Android chạy Termux như một node edge-computing cục bộ cho hệ thống điều khiển giọng nói, với Python làm cầu nối giữa nhận diện giọng nói, phân tích ý định, xác thực lệnh và điều khiển relay. Kiến trúc tách xử lý ngôn ngữ tự nhiên khỏi các lệnh phần cứng xác định, đồng thời giới thiệu lớp an toàn validation để ngăn chặn hành động nguy hiểm do nhận diện sai giọng nói. Xử lý tại chỗ giúp giảm phụ thuộc vào cloud, trong khi khái niệm "Edge Agent Coordinator" tách biệt thông minh khỏi điều khiển thiết bị cụ thể. Dự án mở ra khả năng xây dựng các hệ thống IoT an toàn với chỉ vài dòng code Python trên nền tảng di động.

Bài viết này hướng dẫn bạn xây dựng hệ thống điều khiển phần cứng bằng giọng nói địa phương sử dụng Python và Termux, với lớp an toàn để tránh các hành động nguy hiểm do nhận diện sai.

Creating a private 5G network

Private 5G đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế với sự thay đổi kiến trúc quan trọng. Thay thế các stack virtualization legacy cồng kềnh bằng cơ sở hạ tầng mềm mại (softwarized) giúp giảm chi phí hoạt động (OpEx) và tăng tốc độ cung cấp dịch vụ. Sự chuyển đổi này là yếu tố then chốt để private 5G đạt đến trạng thái sẵn sàng sản xuất. Các lập trình viên nên tìm hiểu sâu về kiến trúc softwarized và cách triển khai private 5G để tối ưu hóa hiệu quả hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng mạng 5G riêng tư với kiến trúc phần mềm linh hoạt để giảm chi phí vận hành và triển khai dịch vụ nhanh hơn.

Physical AI chip developer SiMa.ai hits $1.45B valuation

The edge computing startup raised a $150 million Series C led by Fidelity and Amplify.

TakeMe2Space to launch AI computing satellite on SpaceX rocket on 1 October

TakeMe2Space, startup từ India, sẽ phóng vệ tinh MOI-1A tích hợp chip Nvidia lên không gian bằng tên lửa SpaceX ngày 1 tháng 10. Vệ tinh này mang theo sức mạnh tính toán AI cho 23 khách hàng khác nhau, đánh dấu bước tiến trong lĩnh vực edge computing ngoài Trái Đất. Sự kiện này chứng minh sự hợp tác giữa startup công nghệ và các hãng hàng không vũ trụ lớn như SpaceX trong việc đưa giải pháp AI vào không gian. Các lập trình viên quan tâm đến ứng dụng AI trong môi trường khắc nghiệt có thể theo dõi dự án này như một case study thực tế.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách công nghệ AI đang được triển khai trong không gian với sức mạnh của Nvidia chip.

McDonald’s tests Archy, an AI drive-thru voice for English and Spanish

McDonald's đang triển khai thử nghiệm hệ thống Archy - AI voice assistant để nhận đơn hàng tại cửa hàng drive-thru. Công ty cho biết độ chính xác của Archy đạt trên 90% khi xử lý cả tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha. Việc áp dụng AI giúp giảm áp lực nhân sự và tăng tốc độ xử lý đơn hàng. Tuy nhiên, thử nghiệm này cũng đặt ra câu hỏi về trải nghiệm khách hàng khi tương tác với hệ thống tự động thay vì nhân viên thực. Đây là bước đi đáng chú ý trong xu hướng ứng dụng AI vào ngành dịch vụ thức ăn nhanh.

McDonald's đang thử nghiệm AI Archy với độ chính xác hơn 90% cho đặt hàng qua cửa sổ lái xe, giúp bạn hiểu tương lai dịch vụ thức ăn nhanh.

Managing edge solutions with Red Hat: A layered approach

Red Hat cung cấp giải pháp quản lý edge computing quy mô lớn với phương pháp layered approach để đảm bảo hoạt động an toàn và nhất quán trong môi trường phân tán. Triển khai này giải quyết thách thức kết nối mạng không ổn định và hạn chế tài nguyên tại các điểm edge thông qua lớp quản lý tập trung. Phương pháp giúp giảm 60% thời gian triển khai và tăng 40% hiệu suất ứng dụng so với cách tiếp cận truyền thống. Các thành phần chính bao gồm Red Hat Ansible Automation Platform và Red Hat OpenShift để quản lý đồng nhất infrastructure và ứng dụng. Bạn sẽ học được cách thiết kế hệ thống edge resilient với khả năng tự động recover khi mất kết nối, phù hợp cho các dự án IoT và industrial tại chỗ cần độ tin cậy cao.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách quản lý giải pháp edge computing tại quy mô lớn với Red Hat.

EdgeCortix Launches Scalable RAIDEN AI Chiplet Platform

EdgeCortix unveils RAIDEN, a scalable AI chiplet platform designed for energy-efficient physical AI applications.

PrismML brings its tiny LLMs to Qualcomm-powered smart glasses

PrismML đã triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cỡ nhỏ trên kính thông minh sử dụng chip Qualcomm. Công ty hướng tới việc tạo ra AI có trọng số mở (open-weight) có thể chạy trực tiếp trên thiết bị, tận dụng tối đa sức tính toán sẵn có. Các mô hình PrismML được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trên phần cứng hạn chế của kính thông minh. Họ đã chứng minh được rằng LLM cỡ nhỏ có thể xử lý các tác vụ phức tạp ngay trên thiết bị edge mà không cần kết nối cloud. Điều này mở ra hướng đi mới cho việc triển khai AI tiết kiệm năng lượng và bảo mật hơn trên các thiết bị đeo đeo.

PrismML mang đến các mô hình ngôn ngữ lớn nhỏ chạy được trên kính thông minh Qualcomm, giúp tận dụng tốt hơn sức mạnh tính hiện có.

Modular Edge Computing at Multi-Tenant SaaS Scale on Cloudflare Workers

A modular Cloudflare Workers architecture separates edge features into deployable workers, using image optimization to explore per-tenant controls, CDN differences, staged releases, and testing.