用 Rust + tokio 构建 AI Inference 路由层 — 统一 API、KV Cache 感知调度与生产级负载均衡
深度实战：用 Rust + tokio 构建高性能 AI Inference 路由层，揭秘 KV Cache 感知调度、Streaming 背压控制、熔断器与 OpenTelemetry 全链路可观测性
AI推理
存算一体架构的工程实践：从 HBM-PIM 到 LPDDR5-PIM 的 AI 推理加速
深度解析存算一体(PIM)架构在AI推理中的工程实践。从HBM-PIM到LPDDR5-PIM，涵盖架构原理、编程模型、性能优化策略及2026年产业生态，含完整代码示例与性能基准。
Linux 内核 FUSE 深度剖析：从 VFS 接口到高性能用户态文件系统的工程实现
FUSE (Filesystem in Userspace) 核心技术深度解析：writeback 缓存、splice 零拷贝、io_uring 批量调度、DAX 直接访问四种机制如何缩小与原生文件系统的性能差距，以及生产环境调优实战矩阵
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。
Linux PREEMPT_RT 实时内核与 AI 推理的确定性延迟工程
PREEMPT_RT实时内核在AI推理确定性延迟工程中的实践，涵盖中断线程化、优先级继承、CPU隔离、cyclictest延迟测量，以及边缘风电预测性维护系统的完整部署案例。
CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
CXL 3.x 内存池化与 AI 推理的分层实战：从 PCIe 物理层到 PagedAttention 内核适配
深入解析 CXL 3.x 内存池化如何改变 AI 推理引擎的 KV Cache 分层架构，涵盖从硬件协议到 Linux Tiered Memory 子系统的完整技术链，结合 vLLM PagedAttention 实战给出部署建议。
WebAssembly边缘计算深度实战：从WasmEdge运行时到WASI-NN推理加速
深入解析WebAssembly在边缘计算中的应用，涵盖WasmEdge运行时架构、WASI-NN推理加速、Serverless Wasm、边缘容器编排、安全沙箱等实战方案，附完整代码和性能对比。
机密计算 × GPU AI 推理 —— TEE 环境下的隐私保护机器学习实战
深度解析GPU TEE技术在AI推理场景的实战应用，涵盖NVIDIA Confidential Computing架构、远程证明流程、Kubernetes部署、性能优化策略和攻防实战
GPU Direct Storage：GPU 直接存储访问在 AI 推理数据管道中的工程实践
GDS让GPU显存直接与NVMe控制器建立DMA链路。深入剖析nvidia-fs驱动架构、cuFile API异步批量提交、GPU内存注册双缓冲策略，结合PyTorch容器化部署给出性能调优参数矩阵。
