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
高性能计算
Mooncake 与分离式 LLM 推理：KV Cache 传输、缓存与 Prefill-Decode 解耦深度工程实战
深度解析分离式LLM推理架构的设计哲学与工程实现，聚焦KV Cache传输协议、分布式缓存管理、RDMA高效传输、生产部署实践，以Mooncake/Prefill-Decode解耦为例
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。
CUDA Graph 与持久化内核：AI 推理的零启动开销革命
深入解析CUDA Graph与Persistent Kernel技术如何消除AI推理中的GPU启动开销。涵盖动态形状处理、GPU Direct RDMA集成、生产级调度架构设计，以及A100上70%吞吐提升的实测数据。
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。
AI 推理服务生产化实战：从 Jupyter Notebook 到高可用推理集群
从 Jupyter Notebook 到生产级推理平台的完整工程路线图：覆盖多模型共享推理引擎、Continuous Batching 调优、基于排队论的自适应扩缩容、GPU 显存碎片整理与 KV Cache 管理、模型热更新与灰度发布、三级缓存架构与成本优化策略。
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。
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）。
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。
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。
