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Este hub reúne 11 artigos publicados pelo Hidra.blog sobre gpu na área de ferramentas-de-ia, tecnologia, desenvolvimento. A seleção começa por “JAX combina uma API parecida com NumPy e transformações para compilação, diferenciação automática, vetorização e…”. Use os links abaixo para comparar os artigos e continuar a pesquisa por assuntos relacionados.
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JAX combina uma API parecida com NumPy e transformações para compilação, diferenciação automática, vetorização e paralelismo. Veja como começar e quando ele faz sentido para computação científica e IA.
Uma pesquisa da Apple explora uma nuvem distribuída construída com Apple Silicon ocioso. Entenda a ideia, os desafios de rede e quando esse modelo pode fazer sentido para workloads de IA.
O Burn é um framework de deep learning escrito em Rust, pensado para treinar e executar modelos com diferentes backends. Entenda a arquitetura, veja como começar e descubra quando ele faz sentido no seu projeto.
O projeto Strata mostra como executar o Qwen 3.8 Flash Next, com 125B de parâmetros, em hardware de consumo. Veja o que foi divulgado, como conferir o repositório e quais limites avaliar antes de tentar.
A Samsung planeja mais que dobrar a produção de HBM4 e HBM4E, a memoria de alta largura de banda usada em GPUs de IA. Entenda o que é HBM4, por que isso importa para desenvolvedores e como esse avanço impacta o treinamento de modelos e o custo de computação.
A NVIDIA anunciou caminhos para escrever kernels de GPU em Rust com CUDA. Entenda o que muda, como a integração funciona e quando essa opção faz sentido para seus projetos.
A versão 0.28.0 do vLLM reúne melhorias em cache, batching, decodificação especulativa, quantização e APIs. Veja como a ferramenta funciona, como testar localmente e em quais cenários ela faz sentido para um projeto brasileiro.
Patches do kernel e utilitários de espaço de usuário estão mudando a forma como o Linux lida com a falta de vRAM. Entenda o papel do DMEM, do GTT e das ferramentas que priorizam o jogo em primeiro plano.
Descubra como o AirLLM permite rodar modelos gigantes como Llama 3 70B em placas de vídeo populares de 4GB sem estourar a VRAM.
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Nvidia vende GPUs para CoreWeave e Nebius, que oferecem infraestrutura de IA, e Nvidia reinveste nos provedores. Entenda o ciclo financeiro por trás do boom de hardware de IA.