现代编译器后端优化：从SSA IR到目标代码生成的指令选择与寄存器分配
现代编译器后端优化：从SSA IR到目标代码生成的指令选择与寄存器分配
编译器优化
ARM SVE2 可扩展向量扩展：AI 推理加速的深度工程实战
深入解析ARM SVE2可扩展向量扩展在AI推理加速中的核心机制与工程实战：从VLA模型的谓词寄存器到SDOT指令的INT8矩阵乘手写kernel，覆盖RoPE/Softmax并行化、编译器自动向量化、Graviton4实测数据、以及与RISC-V V扩展的AI推理性价比对比。
TVM TensorIR 自动化算子优化工程实践：从调度原语到硬件原生性能
深入解析Apache TVM的TensorIR调度原语体系和AutoTIR自动调优机制，涵盖循环变换、内存层次调度、rfactor归约分解等核心优化原语，以及在FlashAttention等真实推理场景中的工程落地与性能数据。
RISC-V Vector Extension (RVV) 在 AI 推理引擎中的突破与工程化实践
深入剖析 RVV v1.0 的 VLA 编程模型与 LMUL 寄存器分组机制，分析其在矩阵乘法 GEMM、Transformer Attention KV Cache、以及端到端推理部署中的优化策略。提供 6 个可生产级别的代码示例（Gemm 4x8分块、fp16/Int8量化、FlashAttention RVV归约、q4_K_M反量化），并给出 SiFive P870 上的性能基准对比（相对标量加速 7.2x）。
编译器性能优化实战：Profile-Guided Optimization 与 BOLT 在生产环境的应用
深入探讨 Profile-Guided Optimization (PGO) 和 BOLT 在生产环境中的工程实践，涵盖 Instrumented PGO、Sampling PGO、AutoFDO、BOLT 的核心机制、构建集成方式和生产部署策略，包含实测数据和踩坑经验。
Inside JAX：XLA 编译器如何将 Python 函数编译为 GPU PTX 代码
深入拆解 JAX/XLA 核心编译机制：Tracing 编译模型、HLO 中间表示、算子融合、自动并行化(GSPMD)、自定义VJP与性能调优实战
RISC-V 向量扩展 (RVV) 在 AI 推理加速中的深度工程实战
从零开始剖析 RVV 1.0 架构的工程实现，深入讲解 AI 推理核心算子（矩阵乘、Softmax、LayerNorm、SiLU）的向量化方法，并给出可落地的代码示例与性能优化策略。
PyTorch 2.x torch.compile 与 Inductor 后端深度工程：从 FX Graph 到 Triton kernel 的 AI 推理全栈优化
深入拆解 PyTorch 2.x torch.compile 的完整技术栈——从 TorchDynamo 的 Python 字节码拦截到 Inductor 的 Triton kernel 代码生成，结合生产级推理部署经验，给出可落地的工程指南。
现代编译器后端的图着色寄存器分配：从 Chaitin-Briggs 到 LLVM Greedy 的生产级工程实践
深入剖析工业级编译器中的寄存器分配算法，从经典 Chaitin-Briggs 图着色到 LLVM Greedy 生产实例，包含活跃性分析、冲突图构造、溢出代价启发式、Coalescing、区间分割、Eviction 策略，以及 AI 推理引擎中的实际问题与调优。
现代 CPU 分支预测器深度实战：从 TAGE-SC-L 到编译器 BOLT/PGO 协同优化
从硬件微架构层面解析TAGE、SC-L、Perceptron三大主流分支预测算法的实现原理，并深入介绍编译器如何利用分支profile数据通过PGO、BOLT、Propeller等工具进行代码布局优化，包含生产环境实测数据与完整落地流程。
