ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#GPU

14 บทความ

gpu-unlock: kernel module โอเพนซอร์สที่ปลดล็อกอัตรา FP16/BF16 (สะสมผลแบบ FP32) ของการ์ด RTX 30 ให้เท่ารุ่นมืออาชีพ ผู้ใช้รายงาน BF16 GEMM เร็วขึ้น 25–80% และ prefill ของ LLM เร็วขึ้น 14–36% แต่ decode แทบไม่เปลี่ยน
เครื่องมือนักพัฒนา

gpu-unlock: kernel module โอเพนซอร์สที่ปลดล็อกอัตรา FP16/BF16 (สะสมผลแบบ FP32) ของการ์ด RTX 30 ให้เท่ารุ่นมืออาชีพ ผู้ใช้รายงาน BF16 GEMM เร็วขึ้น 25–80% และ prefill ของ LLM เร็วขึ้น 14–36% แต่ decode แทบไม่เปลี่ยน

gpu-unlock 1.0.0 เป็น Linux kernel module (GPL-2.0) ที่สั่งปลดล็อกการ์ด GA102/103/104/106 ก่อนไดรเวอร์ NVIDIA จะ bind ทำให้ FP16/BF16 แบบสะสมผล FP32 ทำงานเต็มอัตราเหมือนการ์ดมืออาชีพ ผลจากผู้ใช้: RTX 3090 Ti BF16 จาก 87.5 เป็น 157.4 TFLOPS และ vLLM prefill บน 3090 เร็วขึ้น 33% แต่ต้องปิด Secure Boot และยังไม่มีการรับรองจาก NVIDIA

· อ่าน 5 นาที
Google รวม Colab เข้าแพ็กเกจ Google AI แบบเสียเงิน — สมาชิกได้ compute unit และ GPU ที่แรงกว่าโดยไม่ต้องจ่าย Colab Pro แยก ส่วน Ultra รันเบื้องหลังได้โดยไม่ต้องเปิดแท็บค้างไว้
เครื่องมือนักพัฒนา

Google รวม Colab เข้าแพ็กเกจ Google AI แบบเสียเงิน — สมาชิกได้ compute unit และ GPU ที่แรงกว่าโดยไม่ต้องจ่าย Colab Pro แยก ส่วน Ultra รันเบื้องหลังได้โดยไม่ต้องเปิดแท็บค้างไว้

ตั้งแต่ 22 ก.ย. 2026 สมาชิกแพ็กเกจ Google AI แบบเสียเงินที่เข้าเงื่อนไขได้สิทธิ์ Colab แบบเสียเงินรวมอยู่ในแพ็กเกจ ทั้ง compute unit รายเดือนและสิทธิ์ใช้ GPU/TPU ที่แรงกว่า ส่วน Ultra ได้ Premium GPU กับการรันเบื้องหลังเพิ่ม ถ้ามี Colab Pro อยู่แล้ว compute unit จะรวมเข้ายอดเดียวกัน แต่ไม่ครอบคลุมช่วงทดลองใช้ฟรีหรือแพ็กเกจที่มีแค่พื้นที่เก็บข้อมูล

· อ่าน 3 นาที
SGLang 0.5.20: มาสก์การสุ่มสำหรับ RL rollout ที่เล่นซ้ำได้, radix tree รวมร่างดัน cache hit 43.8%→60.8% และโหลดโมเดลบน ROCm จาก 505 วินาทีเหลือ 40 วินาที
เครื่องมือนักพัฒนา

SGLang 0.5.20: มาสก์การสุ่มสำหรับ RL rollout ที่เล่นซ้ำได้, radix tree รวมร่างดัน cache hit 43.8%→60.8% และโหลดโมเดลบน ROCm จาก 505 วินาทีเหลือ 40 วินาที

SGLang v0.5.20 (18 ก.ย. 2026) รวม 713 PR จาก 237 ผู้ร่วมพัฒนา ของเด่นคือ return_sampling_mask ที่ทำให้ trainer เล่น rollout ซ้ำได้โดยไม่ต้องสร้าง top-k/top-p ใหม่, unified radix tree ที่แคชจุดแตกแขนงของ SWA, ตัวจำลองสเกดูเลอร์ที่รันบน CPU ล้วน และการซ่อม path โหลดโมเดลบน ROCm ที่เร็วขึ้นกว่า 12 เท่า

· อ่าน 7 นาที
NVIDIA เปิด CUDA Rust สองเส้นทาง เขียน GPU kernel เป็น Rust คอมไพล์ลง PTX ตรง — cutile-rs ใช้ได้จริงบน stable แล้ว ส่วน cuda-oxide ยัง early alpha
เครื่องมือนักพัฒนา

NVIDIA เปิด CUDA Rust สองเส้นทาง เขียน GPU kernel เป็น Rust คอมไพล์ลง PTX ตรง — cutile-rs ใช้ได้จริงบน stable แล้ว ส่วน cuda-oxide ยัง early alpha

NVIDIA ประกาศ CUDA Rust เมื่อ 8 ก.ย. 2026 (เราตามเก็บช้า หลังเรื่องกลับมาเป็นกระแสบน Hacker News วันที่ 16 ก.ย.) เปิดสองโปรเจกต์คู่กัน cuda-oxide เป็น rustc codegen backend แปลง kernel แบบ SIMT ลง PTX ตรงผ่าน Pliron IR และ cutile-rs เป็น DSL แบบ tile ที่ JIT ผ่าน CUDA Tile IR ทั้งคู่ Apache-2.0 ทำงานเฉพาะ Linux และ compute capability 8.0 ขึ้นไป โดย cutile-rs ถูกใช้จริงแล้วใน Grout ของ Hugging Face และ mistral.rs ขณะที่ NVIDIA ระบุเองว่าทั้งสองยังไม่พร้อม production

· อ่าน 6 นาที
นักวิจัย Cognition ใช้ Devin 233 เซสชันแยกตัวประกอบ RSA-260 ได้สำเร็จ ทำลายสถิติที่ค้างมาตั้งแต่ปี 2020 — ต้นทุนราว $400k บน GPU ที่เหลือใช้ และประเมินว่า RSA-1024 ตกราว $30 ล้าน
งานวิจัย

นักวิจัย Cognition ใช้ Devin 233 เซสชันแยกตัวประกอบ RSA-260 ได้สำเร็จ ทำลายสถิติที่ค้างมาตั้งแต่ปี 2020 — ต้นทุนราว $400k บน GPU ที่เหลือใช้ และประเมินว่า RSA-1024 ตกราว $30 ล้าน

9 ก.ย. Eric Lu จาก Cognition เผยตัวประกอบของ RSA-260 เลข 260 หลักซึ่งกลายเป็นโจทย์ RSA Factoring Challenge ที่ใหญ่ที่สุดที่แก้ได้แบบสาธารณะ โดยให้ Devin หลายเซสชันพอร์ต CADO-NFS ขึ้น GPU จนได้ lattice siever ที่ถูกกว่าเดิมราว 10 เท่า ใช้ไป 4,900 GPU-days บนเครื่องว่างของคลัสเตอร์ — เราคูณตัวประกอบสองตัวยืนยันเองแล้วว่าถูกต้อง แต่ข้อความของมนุษย์ 3,328 ข้อความก็บอกว่าเอเจนต์ยังต้องมีคนคุมอยู่มาก

· อ่าน 7 นาที
NVIDIA ประกาศ CUDA Python 1.0 — Python กลายเป็นทางเข้าแพลตฟอร์ม CUDA ที่ "รองรับอย่างเป็นทางการ" พร้อมสัญญา semver ว่าจะไม่พัง API กลางทาง
เครื่องมือนักพัฒนา

NVIDIA ประกาศ CUDA Python 1.0 — Python กลายเป็นทางเข้าแพลตฟอร์ม CUDA ที่ "รองรับอย่างเป็นทางการ" พร้อมสัญญา semver ว่าจะไม่พัง API กลางทาง

25 ส.ค. 2026 NVIDIA ประกาศหมุดหมาย CUDA Python 1.0 บนบล็อกนักพัฒนา — ยกให้ Python เป็นทางเข้าแพลตฟอร์ม CUDA ที่รองรับอย่างเป็นทางการเทียบชั้น C++ พร้อมผูก semantic versioning ว่า breaking change จะเกิดเฉพาะเวอร์ชันหลัก ครอบคลุม cuda.core, cuda.bindings, cuda.compute, Numba CUDA และ nvmath-python บนฐานร่วมเดียวกัน แต่ยังกันของทดลองอย่าง cutile-python และ cuteDSL ออกนอกสัญญา

· อ่าน 6 นาที
AsmEvo: ให้เอเจนต์แก้ GPU kernel ที่ "ไม่มีซอร์สโค้ดแล้ว" — รื้อไบนารีที่คอมไพล์เสร็จ แก้แอสเซมบลี แล้วเร็วขึ้นเฉลี่ย 1.35 เท่าบน MI308X
เครื่องมือนักพัฒนา

AsmEvo: ให้เอเจนต์แก้ GPU kernel ที่ "ไม่มีซอร์สโค้ดแล้ว" — รื้อไบนารีที่คอมไพล์เสร็จ แก้แอสเซมบลี แล้วเร็วขึ้นเฉลี่ย 1.35 เท่าบน MI308X

เปเปอร์ที่ขึ้น arXiv เมื่อ 21 ส.ค. 2026 เสนอเอเจนต์ที่ปรับจูน GPU kernel ของ AMD ในระดับแอสเซมบลี โดยไม่ต้องมีซอร์สโค้ด — รับไบนารีที่คอมไพล์แล้วเป็นอินพุต แก้ทีละบรรทัด แล้วรับเฉพาะเวอร์ชันที่ผ่านการตรวจสอบว่าให้ผลลัพธ์เท่ากันแบบบิตต่อบิต ปรับปรุงได้ 29 จาก 30 kernel ของ KernelBench และเร่ง kernel ที่ vLLM/SGLang ใช้จริง

· อ่าน 7 นาที
Mojo เปิดซอร์สคอมไพเลอร์ทั้งตัวแล้ว — Apache 2.0 + LLVM exception หลังขึ้น 1.0 ได้แค่สัปดาห์เดียว
เครื่องมือนักพัฒนา

Mojo เปิดซอร์สคอมไพเลอร์ทั้งตัวแล้ว — Apache 2.0 + LLVM exception หลังขึ้น 1.0 ได้แค่สัปดาห์เดียว

18 ส.ค. 2026 Modular ปล่อยซอร์สโค้ดคอมไพเลอร์และ toolchain ของ Mojo ทั้งหมดภายใต้ Apache 2.0 พร้อม LLVM exception ปิดคำสัญญาที่ค้างมาตั้งแต่ปี 2023 — แต่ยังไม่รับ contribution เข้าคอมไพเลอร์จนกว่าจะสิ้นปีนี้

· อ่าน 6 นาที
Mojo 1.0 ออกแล้ว — ภาษาที่เขียน CPU กับ GPU ด้วยไวยากรณ์เดียวเข้าสู่สถานะเสถียร พร้อม AI Skills สำหรับเขียน GPU kernel
เครื่องมือนักพัฒนา

Mojo 1.0 ออกแล้ว — ภาษาที่เขียน CPU กับ GPU ด้วยไวยากรณ์เดียวเข้าสู่สถานะเสถียร พร้อม AI Skills สำหรับเขียน GPU kernel

11 ส.ค. 2026 Modular ปล่อย 26.5 พร้อมประกาศ Mojo 1.0 — ภาษาที่ Chris Lattner สร้างเพื่อเขียนโค้ดประสิทธิภาพสูงบน CPU และ GPU ด้วยไวยากรณ์แบบ Python เข้าสู่สถานะเสถียร การเปลี่ยนแปลงในยุค 1.x จะเป็นการเพิ่มเป็นหลัก และ MAX รุ่นเดียวกันรองรับ GLM-5.2 กับ Nemotron-H แล้ว

· อ่าน 6 นาที
vLLM ปล่อย AFD Plugin — แยก Attention กับ FFN ออกจากกันเพื่อเสิร์ฟโมเดล MoE ใหญ่ ๆ ให้คุ้มการ์ดขึ้น
เครื่องมือนักพัฒนา

vLLM ปล่อย AFD Plugin — แยก Attention กับ FFN ออกจากกันเพื่อเสิร์ฟโมเดล MoE ใหญ่ ๆ ให้คุ้มการ์ดขึ้น

vLLM เปิดปลั๊กอินทดลอง AFD (Attention-FFN Disaggregation) แยกส่วน attention กับ expert/FFN ออกไปรันเป็นบริการคนละก้อน สเกลอิสระต่อกัน — บน DeepSeek-V3.2 ทำ throughput เพิ่ม ~9–11% และลด TTFT จาก 15.1 เหลือ 8.0 วินาที รองรับทั้ง NVIDIA GPU และ Ascend NPU

· อ่าน 5 นาที
Unsloth รองรับการ์ด AMD แล้ว — เทรน/รันโมเดลบน ROCm เร็วขึ้น 2 เท่า กิน VRAM น้อยลง 70%
เครื่องมือนักพัฒนา

Unsloth รองรับการ์ด AMD แล้ว — เทรน/รันโมเดลบน ROCm เร็วขึ้น 2 เท่า กิน VRAM น้อยลง 70%

Unsloth v0.1.501-beta เพิ่มการรองรับ GPU ของ AMD เต็มรูปแบบเป็นครั้งแรก — เทรนและรัน LLM บนการ์ด Radeon, Instinct (MI300X/MI325X) และ Ryzen ได้ทั้งบน Windows, WSL และ Linux เคลมว่าเร็วขึ้นสูงสุด 2 เท่า ใช้ VRAM น้อยลง 70% โดยไม่เสียความแม่นยำ เปิดทางหลุดจากการผูกขาดของ CUDA

· อ่าน 5 นาที
Hugging Face ยกเครื่อง Kernels: ทำ compute kernel ให้เป็นพลเมืองชั้นหนึ่งบน Hub พร้อมลายเซ็นดิจิทัลกัน kernel ปลอม
เครื่องมือนักพัฒนา

Hugging Face ยกเครื่อง Kernels: ทำ compute kernel ให้เป็นพลเมืองชั้นหนึ่งบน Hub พร้อมลายเซ็นดิจิทัลกัน kernel ปลอม

Hugging Face อัปเดตใหญ่ให้ไลบรารี kernels — เพิ่ม repository type ใหม่บน Hub สำหรับ compute kernel, บังคับโมเดล trusted publisher เป็นค่าเริ่มต้น และเซ็นลายเซ็น kernel ด้วย Sigstore cosign เพื่อกันโค้ดเร่งความเร็วที่ถูกฝังของอันตราย

· อ่าน 5 นาที
ลงมือทำ: เปิดเซิร์ฟเวอร์ vLLM บน Hugging Face Jobs ด้วยคำสั่งเดียว — เสิร์ฟโมเดลโอเพนเวตแบบ OpenAI-compatible จ่ายตามนาที
เครื่องมือนักพัฒนา

ลงมือทำ: เปิดเซิร์ฟเวอร์ vLLM บน Hugging Face Jobs ด้วยคำสั่งเดียว — เสิร์ฟโมเดลโอเพนเวตแบบ OpenAI-compatible จ่ายตามนาที

26 มิ.ย. 2026 Hugging Face ออกคู่มือใช้ `hf jobs run` ปั่นเซิร์ฟเวอร์ vLLM แบบ OpenAI-compatible สำหรับโมเดลโอเพนเวตตัวไหนก็ได้ในคำสั่งเดียว — เลือก GPU ด้วย --flavor, เปิดพอร์ตผ่าน public proxy ด้วย --expose, จ่ายตามนาที ไม่ต้องตั้งเซิร์ฟเวอร์เอง พร้อม SSH ดีบักและ tensor parallel สำหรับโมเดลใหญ่

· อ่าน 6 นาที
Google เปิดตัว Colab CLI — สั่งรันสคริปต์บน GPU/TPU ของ Colab จาก terminal และให้ AI agent ใช้เป็นเครื่องมือได้
เครื่องมือนักพัฒนา

Google เปิดตัว Colab CLI — สั่งรันสคริปต์บน GPU/TPU ของ Colab จาก terminal และให้ AI agent ใช้เป็นเครื่องมือได้

Google ประกาศ Google Colab CLI เครื่องมือ command-line น้ำหนักเบาที่เชื่อม terminal บนเครื่องเรากับ runtime ของ Colab บนคลาวด์ ทำให้ขอ GPU/TPU มารันสคริปต์ Python ได้ทันทีด้วยคำสั่งเดียว และที่สำคัญคือมาพร้อม skill file สำเร็จรูปให้ AI agent อย่าง Claude Code, Codex และ Antigravity เรียกใช้เป็นเครื่องมือได้เลย

· อ่าน 4 นาที