DiskANN：十亿级向量搜索引擎深度实战
深入剖析DiskANN微软开源磁盘级近似最近邻搜索系统，涵盖Vamana图索引、乘积量化、RNG剪枝、磁盘IO优化以及生产级部署实战。
AI基础设施
从 io_uring 到零拷贝对象存储网关：AI 训练数据管道的性能革命
深入剖析如何从零构建一个基于 io_uring 的 S3 兼容对象存储网关，为 AI 训练数据管道提供极致吞吐。探讨 Fixed Buffers、SQPOLL、零拷贝 sendmsg、多 IO 合并等核心技术的工程实践。
LLM 后训练量化深度实战：从 GPTQ/AWQ 到 FP8 与 KV Cache 量化的显存-带宽极限工程
从 Roofline 模型定量证明 decode 阶段 Tensor Core 利用率仅 0.33% 的内存墙困境出发，系统拆解 LLM 后训练量化的完整工程栈：group-wise 量化粒度、SmoothQuant 的 outlier 迁移、GPTQ 的 Hessian 误差补偿、AWQ 的激活感知缩放、FP8 延迟缩放与 KV Cache 分级量化，并给出逐层重建误差定位法与生产选型决策树。
AI 训练与推理混部场景下 Linux I/O 优先级工程实战：从 cgroup iocost 到 io_uring sqthread 的端到端隔离
深入解析 Linux 内核 I/O 优先级四层控制体系（NVMe WRR / cgroup v2 io / ionice / io_uring sqthread），提供 AI 训练与推理混部场景下从 cgroup iocost 到 NVMe 硬件队列的完整隔离方案与可观测性实践。
LLM 推理 Disaggregated Architecture：Prefill-Decode 分离架构深度实战
随着大模型推理规模从单机走向多机，Prefill与Decode阶段的计算特征差异成为系统瓶颈的根本原因。本文深入剖解NVIDIA Dynamo、Mooncake等工业界Disaggregated Inference架构的设计哲学，涵盖KV Cache传输优化、分布式调度算法、负载均衡策略，并结合真实生产环境数据给出工程实践指南。
vLLM 核心工程深度剖析：PagedAttention 与 KV Cache 调度如何重塑 LLM 推理基础设施
从操作系统内存管理思想切入，深度剖析vLLM PagedAttention核心机制：逻辑块/物理块分离、块表间接寻址、CoW并行采样、前缀缓存哈希索引，以及生产部署调优指南（含与SGLang RadixAttention对比）。
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。
2026年大语言模型推理优化与生产部署：从KV Cache管理到vLLM高并发服务的完整工程指南
2026年大模型推理优化完整工程指南：从KV Cache管理、PagedAttention机制、模型量化压缩到vLLM/SGLang推理引擎实战，涵盖FlashAttention加速、连续批处理、分布式并行推理、投机解码等核心技术，助力构建高可用、低延迟的生产级推理服务。
2026年9月全球技术前沿深度观察：从推理芯片革命到后量子密码迁移的技术范式转移
2026年9月全球技术前沿深度观察：从NVIDIA Rubin推理芯片架构、后量子密码PQC标准化迁移、WebAssembly组件模型生态、RISC-V开放指令集扩张到量子计算纠错突破，全面解析下一代技术范式转移的产业影响与工程实践路径。
