NVIDIA và Microsoft tái định nghĩa “Windows PC” cho kỷ nguyên của AI cá nhân
RTX Spark — Siêu chip 1 Petaflop, Hệ sinh thái CUDA và RTX toàn diện, cùng các agent thuần Windows — Một khởi đầu mới cho máy tính cá nhân …
NVIDIA nâng cấp các AI Agent cục bộ trên RTX PC và DGX Spark
RTX Spark — một khởi đầu mới cho PC — đã được công bố tại GTC Taipei trong khuôn khổ COMPUTEX, cùng với NVIDIA OpenShell mang đến các agent bảo …
Bên trong nền tảng NVIDIA Vera Rubin: 7 bộ xử lý mới, 1 Siêu máy tính AI
Trí tuệ nhân tạo đã bước vào giai đoạn công nghiệp. Những hệ thống ban đầu chỉ thực hiện việc huấn luyện mô hình AI riêng lẻ và suy luận …
Cách loại bỏ lực cản quy trình (Pipeline Friction) trong triển khai mô hình AI (AI Model Serving)
Con đường từ một mô hình AI đã huấn luyện hoàn chỉnh cho đến khi chạy production thực tế đáng lẽ phải mượt mà, nhưng thực tế lại hiếm khi …
Reinforcement Learning: Khi Trí tuệ Nhân tạo học qua phép “Thử và Sai”
Trong hành trình phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI), chúng ta thường nghe nhiều về việc “nhồi nhét” dữ liệu cho máy móc để chúng học cách nhận …
Cách nền tảng NVIDIA Vera Rubin giải quyết bài toán mở rộng quy mô (Scale-Up) của Agentic AI
Sự xuất hiện của điện toán suy luận cho Agentic AI (Agentic inference) đã làm thay đổi hoàn toàn động lực học thời gian thực (runtime dynamics) của các workload …
Ollama hay vLLM – Giải pháp nào phù hợp hơn với môi trường triển khai của bạn?
Ollama so với vLLM: Lựa chọn hệ thống quản lý học từ xa (LLM) phù hợp Hiện nay, việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn tại chỗ không còn …
Tái định nghĩa AI TCO: Tại sao “Chi phí trên mỗi Token” mới là thước đo chủ đạo cho Hạ tầng AI?
Trong kỷ nguyên của Generative AI và Agentic AI (AI tự chủ tác vụ), bài toán hóc búa nhất đặt ra cho các C-Level (CIO, CTO) và các nhà quản …
Tối đa hóa thông lượng cho hạ tầng AI bằng cách hợp nhất các workload GPU “bị bỏ quên”
Đối với các kỹ sư AI và DevOps, việc quản lý tài nguyên GPU trong môi trường production Kubernetes thường xuyên gặp phải một bài toán hóc búa: Sự phân …
Triển khai các workload suy luận LLM phân tách trên Kubernetes
Khi workload suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng phức tạp, một quy trình phục vụ duy nhất, nguyên khối bắt đầu bộc lộ những hạn chế …