Phụ huynh Hà Nội 'tố' cô giáo xách tay con, bé bị gãy chân sau khi đi học về

Binance là một ông lớn trong giới crypto. Ảnh: chainbits.

Do Binance là nền tảng chưa được chấp nhận tại nhiều quốc gia và cũng không có trụ sở cụ thể, những người dùng bị thiệt hại đang gặp nhiều khó khăn trong việc khiếu nại.

Một nhóm khoảng 700 người giao dịch ở Pháp đã làm việc với luật sư để yêu cầu được bồi thường. Luật sư của một nhóm khác ở Ý cũng đã gửi thư cho 11 địa chỉ Binance ở Châu Âu và 1 email cho tổng đài hỗ trợ để mong được xử lý.

Phát ngôn viên của Binance cho rằng những đợt biến động mạnh của thị trường, như ở ngày 19/5, đã gây ra tình trạng nghẽn cổ chai của hệ thống kỹ thuật. "Chúng tôi tìm cách liên lạc với những người dùng bị ảnh hưởng ngay lập tức, và sẽ vui vẻ thoả thuận các khoản bồi thường", người này chia sẻ.

Changpeng Zhao, nhà sáng lập Binance, cho biết sàn giao dịch của ông hoàn toàn tuân theo các quy định địa phương. Theo ông, việc một công ty bắt buộc phải có trụ sở là một suy nghĩ lỗi thời.

Giá trị thị trường tiền mã hoá tăng vọt vào đầu năm nay giúp Binance kiếm được hơn 2,5 nghìn tỷ USD thông qua các giao dịch, theo nhà cung cấp dữ liệu CryptoCompare. Vụ tê liệt vào tháng 5 cho thấy khả năng yếu kém của sàn khi phải xử lý một lưu lượng giao dịch lớn.

Nhà chức trách ở Nhật Bản và Cayman cho biết Binance không hề có giấy phép để hoạt động ở những vùng lãnh thổ này. Chính phủ Anh cũng có phát ngôn tương tự, sàn giao dịch vẫn chưa được phép tham gia vào các hoạt động tài chính.

Ở Mỹ, Binance không đưa người dùng trực tiếp đến trang chủ. Thay vào đó họ có một tên miền phụ Binance.

us. Vì người dùng không thể giao dịch phái sinh chứng khoán khi truy cập qua tên miền này, Binance không cần phải đăng ký với Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai của Mỹ.

Vụ việc đã khiến nhiều trader gặp tổn thất không ít. Ảnh: Forbes.

Ông Zhao, một người Canada gốc Trung Quốc biết đến Bitcoin khi trò chuyện trong một ván bài poker. Forbes ước tính Zhao đang nắm trong tay khối tài sản hơn 1,9 tỷ USD.

Sau sự cố hôm 19/5, Aaron Gong, một quản lý của Binance đã trấn an khách hàng bằng một bài đăng xin lỗi trên Twitter. Anh hứa hẹn rằng các nhân viên sẽ nhanh chóng liên lạc và bồi thường cho người dùng chịu thiệt hại. Tuy nhiên, đoạn tweet đã bị xoá sau đó.

Theo các điều khoản của Binance, các khách hàng muốn được bồi thường phải gửi đơn lên Trung tâm Trọng tài Quốc tế Hong Kong, một việc làm rất tốn kém.

Chính quyền nhiều nơi trên thế giới đang ra sức bãi bỏ Binance. Mới đây, sàn này vừa rút khỏi Ontario, Canada do làm trái với nhiều quy định địa phương. Theo Wall Street Journal, Binance vừa bổ sung thêm nhân viên để xử lý các vấn đề về pháp lý.

Theo Zing/Wall Street Journal

Cú click chuột thổi bay lượng Bitcoin trị giá hơn 900.000 USD

Một người đàn ông Nam Phi khai thác được 20 Bitcoin từ cách đây hơn 10 năm. Tuy nhiên, anh lại vô tình đánh mất dữ liệu ví của mình.

Bên cạnh đó, các tổ chức cơ gân của bệnh nhân tổn thương rất nhiều. Bác sĩ phải đánh giá kỹ lưỡng để bảo tồn tối đa tổ chức gân cơ, đồng thời phải đảm bảo loại bỏ những tổ chức đã hoại tử, mất nuôi dưỡng.

"Nếu không loại bỏ được những tổ chức đã hỏng, chính nó sẽ là nguồn nuôi dưỡng vi khuẩn khiến bệnh nhân dễ nhiễm khuẩn", bác sĩ Tân cho biết.

Cùng đó, kíp bác sĩ cố gắng bảo tồn hệ thống mạch và thần kinh, đảm bảo máu đến nuôi dưỡng cánh tay và hệ thống tĩnh mạch dẫn máu về đủ để giúp cánh tay tồn tại. 

Sau mổ, bệnh nhân được hồi sức tích cực và theo dõi sát tình trạng cấp máu ở cánh tay và đầu ngón tay. Đến ngày 6/3, qua đánh giá sơ bộ, đầu ngón tay bệnh nhân hồng ấm, tưới máu tốt. 

Chỉ trong một năm qua, giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng gần 180% và cao gấp hơn 9 lần kể từ đầu năm 2023.

Nguyên nhân cho sự phát triển vũ bão của Nvidia rất đơn giản: Hãng là nhà cung cấp chip xử lý đồ hoạ (GPU) thiết yếu cho "cơn sốt" AI, đồng thời là bên hưởng lợi lớn nhất từ sự bùng nổ của AI tạo sinh kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT vào tháng 11/2022.

Giới công nghệ gần như "phát cuồng" với hãng đồ họa này. Từ Microsoft, Meta, Google, Amazon cho đến cả Tesla, tất cả đều tìm mua và gom GPU Nvidia nhiều nhất có thể.

Tuy nhiên, có một nghịch lý là Apple - công ty niêm yết có giá trị cao nhất nước Mỹ với khoảng 3.550 tỷ USD, cho đến nay vẫn chưa thật sự hợp tác với Nvidia.

Lựa chọn thay thế Nvidia

Sở dĩ GPU của Nvidia "đắt hàng" đến thế vì đây là công cụ gần như tối ưu nhất để giải quyết khối lượng công việc AI.

Cụ thể, GPU của Nvidia là tốt nhất trong phân khúc và có phần mềm hàng đầu trong ngành để giúp khai thác mọi hiệu suất từ ​​GPU.

Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) siêu máy tính trí tuệ nhân tạo HGX H100 của Nvidia. Ảnh: I-Hwa Cheng/Bloomberg.

Điều này rất quan trọng vì các máy chủ chạy mô hình AI vốn chứa hàng nghìn GPU. Không giống như bộ xử lý trung tâm (CPU) có trong PC, GPU là lựa chọn hàng đầu cho việc huấn luyện AI vì chúng có thể thực hiện nhiều phép tính song song.

Bên cạnh đó, không chỉ phục vụ AI, GPU cũng là nền tảng chính cho nhiều tác vụ cần tính toán phức tạp, như khai thác tiền số, mô phỏng kỹ thuật hay khám phá những loại thuốc chưa từng có.

Tuy nhiên, vì không được thiết kế chuyên dụng cho tính toán AI, theo lý thuyết vẫn có cách xử lý tính toán tốt hơn dùng GPU.

Một trong những giải pháp thay thế nổi lên là bộ xử lý Tensor (TPU) của Google. Từ năm 2015, công ty này sử dụng bộ xử lý Tensor (TPU) để đào tạo và triển khai mô hình AI. Tháng 5 năm nay, Google công bố phiên bản thứ 6 của Tensor mang tên Trillium, dùng để phát triển mô hình Gemini và Imagen.

Mặc dù công nghệ có vẻ giống nhau, có những khác biệt quan trọng giữa GPU và TPU. Cụ thể, so với GPU, TPU sở hữu hiệu suất vượt trội về phép tính tensor, một định dạng đặc biệt của Google tổng quát hơn so với ma trận thông thường dành riêng cho AI.

Điều này giúp TPU có hiệu suất tốt hơn khi đào tạo và suy luận hệ thống AI và máy học hơn là công nghệ của GPU. Mặc dù không có tính linh hoạt bằng, TPU lại tiết kiệm năng lượng, có độ trễ thấp hơn và hiệu suất chi phí vượt trội trên hệ thống điện toán đám mây.

Không chỉ GPU, chip AI của Nvidia cũng không phải là phần cứng duy nhất trong huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Google, Microsoft hay Amazon đều phát triển chip AI dùng nội bộ. Tính cả Oracle, nhóm công ty này chiếm hơn 40% doanh thu của Nvidia.

Trí tuệ nhân tạo Apple Intelligence được phát triển bằng phần cứng của Google. Ảnh: Shutterstock.

Năm 2018, Amazon giới thiệu chip AI đầu tiên với tên Inferentia. 3 năm sau, công ty trình làng chip Tranium để đào tạo AI. Khách hàng không thể mua chip trực tiếp, chỉ thuê thông qua dịch vụ đám mây AWS.

Tại hội nghị AWS Reinvent, Benoit Dupin, giám đốc cấp cao về máy học và AI của Apple đã gợi ý rằng Apple sẽ sử dụng chip Trainium2 của Amazon để đào tạo trước các mô hình Apple Intelligence.

Cái lý của Apple

Theo góc nhìn này, việc Apple sử dụng công nghệ vi mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) của Google là hoàn toàn hợp lý.

Trước hết, Apple có thể không muốn phụ thuộc vào công nghệ tốn kém và trong trường hợp này là GPU của Nvidia.

Thay vào đó, Táo khuyết muốn công nghệ phù hợp nhất với nhu cầu AI của mình là TPU, vì nó có thể được thiết kế để cung cấp chính xác những gì Apple cần với hiệu quả cao và chi phí thấp hơn.

Điều này đã từng được nhà sản xuất iPhone nhấn mạnh trong báo cáo dài 47 trang tiết lộ những tính năng xử lý trên đám mây (AFM) và cả máy chủ AFM đều được đào tạo trên cụm đám mây TPU. Điều này đồng nghĩa với việc Apple đã thuê máy chủ từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây để thực hiện các phép tính.

“Hệ thống này cho phép chúng tôi đào tạo các mô hình AFM một cách hiệu quả và có khả năng mở rộng, bao gồm AFM trên thiết bị, AFM trên server và các mô hình lớn hơn”, Apple viết trong báo cáo.

TPU sở hữu hiệu suất vượt trội về các phép tính tensor, một định dạng đặc biệt của Google, tổng quát hơn so với ma trận thông thường dành riêng cho AI so với GPU thông thường.. Ảnh: Abhineet Raj

Quan trọng hơn, Apple rất ít khi hợp tác với các bên thứ 3, vừa để tiết kiệm chi phí và vừa tránh phụ thuộc quá nhiều vào các nguồn bên ngoài.

Đó cũng là lý do mà Táo khuyết từng phải thiết kế riêng chip ASIC để nâng cao hiệu suất và hiệu quả của sản phẩm. Ví dụ điển hình nhất có thể kể đến dòng chip A cho iPhone, iPad và chip M của Mac.

Việc tự sản xuất ASIC này cho phép Apple tùy chỉnh phần cứng theo nhu cầu phần mềm, mang lại hiệu suất được tối ưu hóa và tích hợp liền mạch trên các thiết bị và nền tảng của mình.

Với ý tưởng như vậy, Apple chắc chắn đã có kế hoạch sử dụng chip máy chủ AI của riêng mình để chạy tác vụ trên các thiết bị của mình.

Do đó, cho đến khi có thể tự chủ nguồn cung phần cứng để chạy Apple Intelligence, nhà sản xuất iPhone vẫn cần dựa vào các nền tảng bên ngoài như TPU của Google và tránh xa một sản phẩm đang có mức giá quá cao như GPU.

Những câu chuyện bên trong Apple

Văn hóa bí mật luôn là một điểm đặc biệt của Apple. Cuộc đời Steve Jobs, Tim Cook và quá trình sáng tạo những sản phẩm quan trọng như iPhone thường chỉ được tiết lộ qua những trang sách, nơi các tác giả dành nhiều năm để mang tới những câu chuyện hấp dẫn