多模型协同推理架构：请求编排引擎与异构调度深度工程
深入解析多模型协同推理的核心工程挑战，涵盖异构调度、请求编排引擎设计、跨模型缓存机制与实际生产优化。从DAG建模到Work Stealing，从放置策略到实战案例。
AI推理
GPU 缺页中断与 CUDA Unified Memory — 从 HMM 框架到 AI 推理大显存管理的工程实践
深入解析 GPU MMU 页表管理与 CUDA Unified Memory 的按需页迁移机制，剖析 Linux 内核 HMM 框架的设计原理与 NVIDIA UVM 驱动实现，给出在 AI 推理生产环境中利用 UM 管理超大规模显存的实战方法论。
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。
从 x86-64 四级页表到 ARM64 五级页表：Linux 内核页表遍历在 AI 推理大内存场景中的深度工程
深入剖析 Linux 内核页表遍历机制如何成为 AI 推理性能的关键瓶颈，涵盖 x86-64 四级/五级页表、ARM64 LPA2 扩展、Huge Pages 策略、TLB 优化、NUMA 本地化以及 CXL 内存分层实战。
RISC-V 实时扩展与 AI 推理确定性时延：Smcntrpmf + Zc 扩展深度原理与工程实践
深入剖析RISC-V实时扩展家族——Smcntrpmf性能监控计数器与Zc短代码扩展——如何协同解决AI推理服务中的确定性时延问题。涵盖硬件精确计时、无页故障紧凑指令、Linux PREEMPT_RT调度器适配，以及在SiFive P870上的实测数据（抖动从34ms降至4.4ms）。
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。
Linux 内核 Memory Protection Keys (MPK)：硬件内存域隔离在 AI 推理安全中的工程实战
深入分析 Linux 内核 Memory Protection Keys (MPK) 硬件内存域隔离技术，涵盖 Intel PKU/ARM64 MPK 硬件原理、Linux 4.9+ 内核 pkey API、Rust 实战集成模型权重只读保护、Seccomp+MPK 多层沙箱隔离。附生产部署性能基准和 Checklist。
ARM SME（Scalable Matrix Extension）：面向 AI 推理的矩阵加速架构与工程实践
深入解析ARM SME的硬件架构、指令集设计与编译器实践，展示矩阵乘法微内核实现、2:4结构化稀疏加速，以及在LLM推理中的实战优化技巧。
Linux MADV_PAGEOUT 与 MADV_COLD：AI 推理引擎的主动式内存生命周期管理
深入探析 Linux 5.4 引入的 MADV_PAGEOUT 与 MADV_COLD/HOT 内存建议机制，解析其在 AI 推理引擎（KV Cache、激活内存）主动式内存生命周期管理中的应用，包含完整 C 代码实战与性能评估。
NUMA感知的Linux内核调度器深度实战——从CPU拓扑发现到跨节点内存访问优化
从NUMA架构演进出发，深度剖析Linux内核NUMA感知调度机制，结合AI推理服务生产级实战案例，详解CPU拓扑发现、cgroup NUMA绑定、自动numa balancing调优与跨节点内存访问优化的全链路工程实践。
