45 notas publicadas
El proyecto dlss-nr-on-intel reimplementa la U-Net de 71 bloques sobre las unidades XMX de Xe2 con una extensión de Vulkan, y su autor dice que el código lo escribieron agentes de IA.
El Compute Runtime 26.35.39758.10 suma soporte inicial para PISA, la ISA portátil de Intel para GPU, que la propia Phoronix compara con el NVPTX de NVIDIA.
El equipo de Azure Kubernetes Service publicó bajo licencia MIT las cinco piezas que los equipos de plataforma solían integrar a mano para correr entrenamiento sobre Kubernetes.
Los kernels de Transformer Engine para JAX atacan los tensores irregulares del enrutamiento sin descartes, en una línea base donde la comunicación entre GPU se comía el 84% del tiempo de kernel.
Huawei, Cambricon, Moore Threads y Biren empujan procesadores propios, pero el obstáculo que ninguno ha resuelto es el entorno de software que rodea a las GPU de Nvidia.
El servidor X11 escrito desde cero en Rust ya reparte trabajo entre dos GPU y destrabó el límite que dejaba a Counter-Strike 2 en la mitad de los cuadros por segundo.
El lenguaje de dominio específico de PyTorch para escribir kernels de alto rendimiento ya se puede empaquetar, autoajustar y distribuir desde el Hub, con configuraciones preajustadas incluidas.
La desagregación encode-prefill-decode separa el encoder de visión del resto de la inferencia y rinde en cargas con muchas imágenes, pero se vuelve contraproducente con salidas largas.
La nueva versión del kit de NVIDIA extiende CUDA a Windows sobre Arm, estrena soporte preliminar para la arquitectura Rubin y renueva el control de GPU compartidas con MPS V3.
cuda-oxide compila el modelo SIMT y cutile-rs el modelo Tile, ambos apoyados en el sistema de propiedad de Rust para rechazar errores de aliasing en tiempo de compilación.
La nueva plataforma CSS para Mobile 2 busca optimizar la IA agentica y el rendimiento gráfico con un consumo energético limitado a solo 1 vatio.
NVIDIA expande su ecosistema con dos nuevas vías para escribir kernels de GPU utilizando Rust, facilitando la seguridad y el rendimiento en el desarrollo.
Arm introduce su plataforma CSS for Mobile 2, integrando los nuevos núcleos C2-Ultra, C2-Pro y la GPU Mali G2-Ultra NX con aceleración de IA nativa.
NVIDIA publica las reglas prácticas para decidir cuántos tokens adelantar y con qué mecanismo generarlos, sin perder precisión en la inferencia.
La ingeniería detrás de Perplexity explica cómo Ivy, Tulip y ROSE gestionan la carga de trabajo para sus modelos de embedding a escala web.
La herramienta, presentada en IFA 2026, manda subtareas de un agente local a los computadores de la red doméstica que tengan ciclos de GPU libres.
El objetivo abarca compiladores, entornos de ejecución, firmware y codiseño de hardware y software, con una vacante abierta que describe a Rust como dirección técnica central y no como accesorio.
La nueva herramienta de código abierto de Nvidia permite distribuir tareas de IA entre múltiples dispositivos de tu red, optimizando drásticamente los tiempos de procesamiento.
Un recorrido práctico sobre una tubería de procesamiento de imágenes que, con cambios de pocas líneas, pasa de arrastrar un error de memoria compartida a correr con flujos asincrónicos.
El Personal AI Router es software libre, funciona con GeForce RTX 20 en adelante y también con chips Apple M4, y aprovecha los equipos mientras nadie los usa.
La compañía publicó un marco de trabajo que ordena el cálculo alrededor del uso real de la carga, con cuatro escenarios de empresa y sus requisitos de memoria.
El salto de versión ordena un esquema de numeración que se había vuelto confuso y llega con la primera entrega bajo el nuevo ciclo de lanzamientos cada seis semanas.
El motor sombra de NVIDIA mantiene una réplica ya inicializada en la misma GPU y comparte los pesos en memoria, con lo que el reinicio en frío de 283 segundos se vuelve innecesario.
NVIDIA libera junto a CUDA 13.3 un conjunto oficial de bibliotecas con versionado semántico, y declara a Python un ciudadano de primera clase de su plataforma, a la par de C++.
Un experimento con 45 flujos generados por un agente de programación muestra que el detalle del prompt cambia el código y su costo, pero no la física del resultado.
La nueva actualización de la API Vulkan introduce la extensión VK_EXT_cooperative_matrix_maintenance1, optimizando el rendimiento en machine learning e inferencia.
Elon Musk anunció que la capacidad de cómputo de la compañía pasará de 1,4 gigavatios a cerca de diez antes de que termine 2027, con silicio de un solo proveedor.
NVIDIA documenta una arquitectura que combina KAI Scheduler y vCluster para dar a cada equipo su propio plano de control, con cuotas de GPU independientes y sin dividir el hardware físico.
El PCB corto de esta variante apenas alcanzó el punto de curvatura y salvó al núcleo, así que toda la reparación se redujo a resoldar un único módulo de memoria.
Tras el lanzamiento del MI455X, AMD cumple su tradición de hacer pública la documentación ISA para desarrolladores, fortaleciendo el soporte open source en Linux.
Análisis profundo sobre el diseño de arquitecturas de modelos de IA, el rol del group size y cómo maximizar el rendimiento en hardware NVIDIA para inferencia.
La industria de la IA enfrenta una nueva restricción crítica: la eficiencia operativa. Gestionar las GPUs como activos en tierra es el desafío financiero del momento.
La propuesta de Huawei para integrar su driver Vulkan en Mesa enfrenta rechazos técnicos debido a la negativa de liberar el compilador de shaders.
El desarrollo de código abierto para las tarjetas gráficas DG2 avanza, permitiendo por fin el uso de aceleración por hardware en el driver Xe de Linux.
Andrew rescató tarjetas Tesla V100 de 2017 del mercado de segunda mano y armó una placa PCI para dos GPUs, capaz de correr modelos como Gemma 4 26B y Qwen3 35B por completo en memoria.
Aprende a integrar herramientas de verificación de errores y depuración en tiempo real para optimizar el rendimiento de tus aplicaciones de trazado de rayos en la GPU.
La API IProgressMonitor, incluida en TensorRT desde hace varias versiones, permite seguir el progreso en tiempo real y abortar una compilación larga antes de malgastar horas de GPU.
La nueva GPU de la plataforma Vera Rubin apunta a las cargas de IA agentica con 336 mil millones de transistores, 288 GB de HBM4 y 50 petaflops en formato NVFP4.
El fabricante de chips financia al laboratorio detras de Claude, que a cambio desplegara hasta 2 gigavatios de GPU AMD Instinct MI450 en sistemas Helios desde 2027.
La nueva plataforma de centros de datos de NVIDIA ya corre en CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle, con un rediseño integral que va del chip a la red eléctrica.
El nuevo sistema de plugins de PyTorch-Triton carga pases y extensiones en tiempo de ejecución y activa por defecto las TLX de Meta, con hasta 15% más rendimiento que las librerías del fabricante.
NVIDIA reemplazó la comunicación por MPI orquestada desde la CPU con acceso directo entre GPUs vía NVSHMEM, y logró hasta el doble de rendimiento en los clústeres Eos y GB200 NVL72.
Una guía técnica de NVIDIA explica por qué la forma de un modelo (capas cuadradas, dimensiones múltiplos de 128 y más ancho que profundo) define cuánto rendimiento se saca de una GPU Blackwell.
NVIDIA explica cómo combinar operaciones en un solo kernel reduce el tráfico a memoria global y el overhead de lanzamiento, con ejemplos en CUDA C++, torch.compile y cuda.compute.
Otros temas que aparecen junto a #gpu en nuestra cobertura editorial.
