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
AI基础设施
CUDA 调试与诊断工程实战：从 Race Condition 到 Flaky Kernel
从生产级CUDA程序常见故障模式出发，系统梳理NVIDIA调试与诊断工具链（CUDA-GDB、Compute Sanitizer、Nsight Compute/Systems），通过真实场景演示如何高效定位和修复race condition、内存越界、性能退化等GPU疑难杂症。
Linux内核sched_ext BPF调度器实战——AI训练与推理服务混部场景下的自定义调度策略
深入解析Linux 6.12引入的sched_ext BPF调度器框架，通过完整代码示例展示如何为AI训练与推理混部场景开发生产级自定义调度器，包含vtime加权、NUMA感知放置、时间片差异化等核心机制，并附有双路EPYC 9654 4×H100基准测试数据。
大语言模型推理优化：从KV Cache到vLLM的深度技术实践
系统讲解大语言模型推理优化核心技术路线，涵盖KV Cache机制、PagedAttention显存管理、Continuous Batching调度、INT8/INT4量化、Speculative Decoding推测解码、FlashAttention IO优化及现代部署架构全景
GPU 显存碎片化深度实战：从 Buddy 分配器、expandable_segments 到碎片率治理与 CUDA OOM 修复
每一个在 A100/H100 上跑过大模型训练或长上下文推理的工程师，大概率都见过这样一个让人抓狂的报错：
eBPF 驱动的 AI 工作负载可观测性：GPU 运行时追踪与生产环境实战
深入探讨如何利用 eBPF 的 uprobe/USDT 机制追踪 CUDA Runtime 和 Driver API 调用，构建面向 AI 生产系统的 GPU 工作负载全栈可观测平台。包含内存生命周期追踪、Kernel Launch 调度分析、多租户隔离方案与性能调优经验。
数字经济时代的算力经济学：从GPU短缺到AI基础设施的资本博弈
从GPU短缺、AI芯片竞争格局、数据中心投资到AI算力市场的经济学逻辑，深入解析数字经济时代的算力博弈。涵盖NVIDIA护城河、云厂商自研芯片、算力即服务商业模式、地缘政治视角等前沿议题。
向量数据库深度实战：从嵌入向量检索到RAG应用架构
深入解析向量数据库核心技术原理、主流产品架构对比、HNSW与PQ索引算法详解，以及从0构建生产级RAG应用架构的完整实战指南
大模型推理优化的工程实践：从 KV Cache 管理到量化部署的深度解析
深入解析大模型推理优化的五大核心技术：KV Cache 管理策略、连续批处理调度、模型量化压缩（GPTQ/AWQ/FP8）、推测解码算法以及硬件感知部署架构设计
