大语言模型推理引擎深度剖析：从KV Cache内存管理到PagedAttention、投机解码与量化加速
大语言模型推理引擎深度剖析：PagedAttention、投机解码、量化加速完全指南
人工智能
PyTorch 2.0 Compiler 深度剖析：从 TorchDynamo FX Graph 到 TorchInductor Triton CodeGen 的完全工程指南
PyTorch 2.0 Compiler 深度剖析：从 TorchDynamo Python 字节码拦截、FX Graph 中间表示捕获、AOTAutograd 自动微分分解、TorchInductor Triton CodeGen GPU 内核代码生成、算子融合与内存优化、CUDA Graph 捕获、动态形状支持、分布式并行编译、到生产级部署与性能基准测试的完整工程指南。
Triton GPU编程语言深度实战：从矩阵乘法到Flash Attention、内核融合与AI编译器优化的完全工程指南
Triton是由OpenAI开发的开源GPU编程语言，提供类似Python的高级语法同时达到接近手写CUDA的性能。本文深入讲解Triton的编程模型、矩阵乘法优化、Flash Attention实现、内核融合技术以及在PyTorch生产环境中的最佳实践。
大模型推理优化深度实战：从 KV Cache 机制到 Speculative Decoding 与 vLLM 生产级部署的完全工程指南
大模型推理优化深度实战完全指南：从 KV Cache 机制(PagedAttention/Prefix Caching/FP8)到 Speculative Decoding(Medusa/EAGLE)、Continuous Batching、Chunked Prefill、vLLM 生产部署、分布式调度与弹性扩缩容、GPU 量化选型到 2026 年 MoE/超长上下文前沿趋势。
AI智能体开发与编排实战：从单Agent到多Agent协作系统的工程实践
从单Agent原型到多Agent协作系统的工程实践全指南：核心架构模式、Function Calling机制、记忆与状态管理、多Agent编排框架对比与生产级实战
LLM推理优化与部署实战：从vLLM到TensorRT-LLM的生产级性能调优指南
从vLLM到TensorRT-LLM，深入讲解LLM推理优化的核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、投机解码、量化加速。包含Docker/K8s部署方案、性能基准对比与生产级监控配置。
WebGPU Compute Shader 深度实战：从 WGSL 并行算法到浏览器内 CNN 推理引擎
深度解析 WebGPU Compute Shader GPGPU 编程：从 WGSL 语言基础、分块矩阵乘法、并行归约、Blelloch 前缀和到 2D 卷积与算子融合，搭建基于 VGG19 的浏览器内实时风格迁移系统。含 2026 年主流硬件性能实测与 CUDA 生态对比。
MCP（Model Context Protocol）实战指南：从协议原理到动手构建 MCP Server 与 Client
从 Function Calling 的局限讲起，拆解 MCP 的 Host/Client/Server 架构与 Tools/Resources/Prompts 三大原语，手把手用官方 SDK 构建 MCP Server 与 Client，并落地到企业内部 API 封装。
Go语言构建RAG应用实战向量数据库与LLM集成完整指南
Go语言构建生产级RAG系统全流程文档切片pgvector向量检索混合检索重排序LLM集成流式输出
