LLM推理基础设施优化2026：KV Cache压缩策略、FlashAttention V3内核优化与SGLang/vLLM/TensorRT-LLM引擎对比实践
深入分析大语言模型推理基础设施2026年技术栈，涵盖KV Cache压缩量化、FlashAttention V3内核优化、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM引擎对比及生产部署最佳实践。
高性能计算
Linux内核内存管理在LLM推理引擎中的深度工程——从HugePages到KV Cache的NUMA感知实战
深入剖析LLM推理引擎如何利用Linux内核HugePages规避TLB miss、通过NUMA绑定消除跨节点内存访问延迟、使用mlockall避免推理过程中的Page Fault停顿，以及多推理实例场景下的最优NUMA拓扑感知分配。
CUDA Warp 编程深度实战：从 Bank Conflict 到 Tensor Core 极限优化
深入NVIDIA GPU Warp级并行机制，从Bank Conflict原理到Tensor Core极限优化，涵盖Shared Memory架构、Warp分支发散、FP16矩阵乘实战案例及NSight Compute性能分析
Linux 用户态中断 (Uintr) 深度技术实战：从硬件原理到纳秒级 IPC
深入分析 Intel User-Mode Interrupt (Uintr) 架构，结合 Linux 内核源码与 x86 指令集手册，从零构建用户态事件通知机制，实测对比 Unix 信号与 eventfd，揭示纳秒级 IPC 的工程路径。
WebGPU 计算着色器矩阵乘法优化：从 Naive 到 Tiled 深度实战
深入剖析 WebGPU 计算着色器实现高效矩阵乘法的完整管线：从朴素实现到 Tiled 分块策略、Workgroup Memory 利用、寄存器分块优化，包含完整 WGSL 代码、JavaScript 端管线配置、性能基准测试数据（Apple M2 Pro 实测），以及工程实践建议（TILE_SIZE 选择、Bank Conflict 避免、timestamp-query 精确计时等）。
Rust + CUDA IPC：多 GPU 间零拷贝张量通信工程实战
大规模 AI 模型训练与推理离不开多 GPU 协作。本文深入讲解 CUDA IPC 机制如何实现在同一节点内多 GPU 间零拷贝张量传递，并通过 Rust FFI 绑定给出完整工程实现，覆盖内存共享模型、事件同步、NVLink 拓扑感知、错误处理与 NCCL 集成。
WebGPU Compute Shader 深度工程实战：从 WGSL 到 GPU 极致优化
深入剖析WebGPU Compute Shader工程实现，从WGSL着色器语言到workgroup内存模型、同步原语，并通过矩阵乘法优化、并行前缀和与直方图统计三个典型GPU算法完整实现，展示如何在浏览器中榨取GPU并行算力极限。
CPU缓存一致性协议MESI深度实战：从硬件缓存行到高性能数据结构
深入剖析MESI协议的状态机原理，实战演示false sharing的检测与消除（perf c2c/alignas/Slab Counter）、AoS vs SoA布局选择、NUMA感知的原子操作，最终构建缓存友好的无锁SPSC队列。含C/C++/Rust代码示例与性能分析工具箱。
Mojo：AI 时代的系统编程语言——从 MLIR 编译器架构到高性能 AI 编程实战
深入探索 Mojo 语言如何通过 MLIR 编译器架构将 Python 的易用性与 C++ 的性能合二为一，涵盖多层级中间表示、编译期元编程、所有权系统、SIMD 自动向量化、AI 硬件加速统一编程模型，以及 FlashAttention 2 实战实现。
深入理解 Linux 内核内存管理：从虚拟地址到物理页框的全链路剖析
Linux内核内存管理深度技术文章，全面剖析虚拟内存架构、多级页表、伙伴系统、Slub分配器、页面回收与Swap、NUMA感知分配、OOM Killer机制及cgroups v2内存控制器，含Docker/K8s容器化调优实战。
