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Gooey propose un framework d'interface graphique exploitant l'accélération GPU, conçu pour le langage système Zig.
Un outil open-source permet de monter la VRAM d'une carte Nvidia comme partition de swap, offrant une mémoire d'échange ultra-rapide pour les workloads IA.
Une startup issue de Y Combinator propose de monétiser les GPU dormants en les rendant disponibles pour des workloads IA.
NVIDIA présente une solution au problème du cold-start en inférence : des snapshots pour réduire les délais de démarrage sur Kubernetes.
Avec des racks pouvant atteindre 1 MW d'ici 2027, Microsoft Azure publie un framework pour optimiser la distribution électrique des datacenters IA.
Un dépôt GitHub recense les meilleurs ouvrages pour apprendre et maîtriser la programmation GPU avec CUDA.
NVIDIA lance Fleet Intelligence, un outil de monitoring centralisé pour gérer et optimiser les grandes flottes GPU en environnement multi-tenant.
Nvidia publie un compilateur officiel permettant d'écrire du code GPU CUDA directement en Rust, ouvrant la voie à un écosystème plus sûr côté mémoire.
Un essai explore comment Nvidia, dominant du marché des GPU pour l'IA, pourrait perdre toute sa valeur face à des ruptures technologiques.