多面体编译模型深度工程实战：从依赖多面体、仿射调度到 Tiling 与 GPU 代码生成的全链路解析
沿真实工程链路拆解多面体编译：迭代域与访问函数的仿射表示、依赖分析从 GCD/Banerjee 到 Farkas+ILP 的精确化路径、Feautrier/PLuTo 仿射调度搜索、Tiling 与 isl AST 代码生成，以及在 Polly、PPCG、MLIR Affine Dialect 中的工业落地形态与工程边界。
高性能计算
Rust × CUDA Driver API 零拷贝 FFI 实战：从 Pinned Memory 到 IPC 跨进程 GPU 共享
深度解析 Rust 与 CUDA Driver API 的零拷贝 FFI 互操作，覆盖 bindgen 绑定、Pinned Memory 分配、Async Stream 回调桥接、CUDA IPC 跨进程 GPU 内存共享，附带完整代码示例与性能基准对比。
大模型分布式训练并行与显存工程实战：从 ZeRO 分片、FSDP 扁平参数到激活重计算与通信重叠全链路
沿真实工程决策链拆解大模型分布式训练：先算清混合精度 AdamW 的 16 字节/参数显存账本，再区分 DP/TP/PP 三种并行各自解决的维度，深入 ZeRO 三级分片与 FSDP FlatParameter 编排（含 70B 在 64 卡上的单卡显存实测表），给出选择性激活重计算的算力-显存兑换率与 use_reentrant 陷阱，最后落到 prefetch、bucket 与梯度累积 no_sync 的通信-计算重叠实战。
图计算系统深度工程实战：从 Pregel 顶点中心 BSP、PowerGraph GAS 到 GraphBLAS 代数化算子与 GPU 图遍历
拆解现代图计算系统的三条技术路线：Pregel 的顶点中心 BSP 超步与 Combiner/Checkpoint 工程、PowerGraph 的 vertex-cut 与 GAS 模型如何应对幂律分布、GraphBLAS 如何用半环把图算法重写为稀疏线性代数，以及 GPU 上 CSR 遍历的 warp 级负载均衡与前沿策略，并给出工程选型对照表。
Slurm 作业调度与 GPU 拓扑感知调度深度工程实战：从 backfill 回填、gang scheduling 到 cgroup v2 隔离与 MPI 全链路解析
从 slurmctld 调度主循环与 TRES 资源模型出发，逐层拆解 backfill 回填两趟扫描、GPU 拓扑感知位图排序与 gpu-bind、topology/tree 交换机亲和、cgroup v2 设备隔离，以及 PMIx/torchrun 启动链路的生产级工程实践与落地清单。
大语言模型推理服务的多级优先级调度 — 从请求路由到内存预留的生产级实现
当LLM推理集群同时为实时对话、在线API任务和离线批量推理服务时，如何确保高优先级请求不被饿死，同时最大化GPU利用率？本文从生产视角拆解LLM推理服务的多级优先级调度架构。
Linux io_uring 深入剖析：新一代异步 I/O 编程范式实战指南
深度解析 Linux io_uring 异步 I/O 框架：从设计哲学、核心数据结构、liburing 编程实战，到内核态协同、性能对比与生产实践
CUDA Unified Memory 深度工程：虚拟内存管理、页面迁移与 OOM 治理实战
深入剖析CUDA Unified Memory的内部机制、页面迁移策略、VMM虚拟内存管理API以及生产环境中的OOM治理方案。涵盖从CUDA 6到CUDA 12的内存模型演进、GPU缺页中断、cuMemAdvise/cuMemPrefetchAsync优化、Split Migration以及自研显存管理器的实战代码。
Linux io_uring 异步 I/O 革命：从 ring buffer 到高性能存储引擎深度实战
深度解析 Linux io_uring 异步 I/O 机制：从 ring buffer 共享内存架构、SQE/CQE 生命周期、固定缓冲区与文件注册、IORING_SETUP_SQPOLL 内核轮询模式、buf_group 多缓冲池选择、AF_XDP 网络发包集成，到 RocksDB/SPDK/io_uring 存储引擎生产实战与迁移陷阱，覆盖 5.1-6.x 内核演进全貌。
WebGPU Subgroup 操作与 SIMT 性能优化实战：从 shuffle 到 ballot
WebGPU 的 subgroup 原语为 Web 平台带来了 GPU 级别的 SIMD 通信能力。本文深入讲解 subgroup 的核心操作（shuffle/ballot/reduction），并通过 4 个实战场景（高效归约、warp 级前缀和、分支优化、GEMM 分块策略）展示如何利用 subgroup 实现 workgroup 共享内存 3-12x 的性能突破。包含完整 WGSL 实现和 Chrome/Edge 的性能基准数据。
