NVIDIA anuncia programação de GPU em Rust com CUDA
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.
Auto-research com IA: como um kernel ficou 232 vezes mais rápido
Um relato de competição mostra como um loop de experimentos guiado por IA levou um kernel de QR em GPU de cerca de 419.000 para 1.805 microssegundos. Entenda o método, o papel do Triton e o que vale copiar para seus próprios benchmarks.
CUDA fora da Nvidia: o projeto que quer rodar código GPU em qualquer hardware
A Spectral Compute esta tentando fazer CUDA rodar em GPUs de outras fabricantes, sem precisar de hardware Nvidia. Entenda o projeto SCALE, como funciona e o que significa para devs de IA e computação de alto desempenho.
Zluda 6: rode aplicações CUDA em GPUs AMD e Intel sem modificações
O Zluda 6 chegou e permite rodar workloads CUDA em GPUs AMD e Intel sem mudar uma linha de código. Descubra como funciona, para quem serve e se vale a pena testar no seu setup de desenvolvimento ou IA.
GPU Clusters: CUDA, MIG e como orquestrar workloads de ML em escala
GPU não é commodity como CPU. Entenda particionamento com MIG, agendamento de workloads com SLURM ou Kubernetes GPU operator, e como evitar idle time caro em clusters compartilhados.