WebNN：浏览器原生 AI 推理的标准化之路与工程实战
从WebGL到WebGPU再到WebNN，浏览器AI推理的标准化演进全解析，包含端到端工程实战示例、多后端性能对比、首帧延迟优化与降级策略。
AI推理
大语言模型推理优化技术全景：从KV Cache到分布式并行实战
深入解析大语言模型推理优化技术体系：KV Cache与PagedAttention显存压缩、GPTQ/AWQ/SmoothQuant量化方案对比、投机采样与Medusa无损加速、张量/流水线/序列并行分布式策略，附选型建议与未来趋势
RISC-V 向量扩展 (RVV) 在 AI 推理加速中的深度工程实战
从零开始剖析 RVV 1.0 架构的工程实现，深入讲解 AI 推理核心算子（矩阵乘、Softmax、LayerNorm、SiLU）的向量化方法，并给出可落地的代码示例与性能优化策略。
分布式推理中的 KV Cache 管理与跨节点缓存共享：从理论到生产实践
深入探讨分布式推理系统中KV Cache的核心挑战、主流架构设计、传输协议实现以及生产环境优化策略。涵盖RDMA零拷贝传输、前缀缓存共享、一致性模型等关键技术，附完整代码示例与性能基准测试。
Linux Kernel CPUIdle 与 AI 推理服务的功耗-延迟协同调度深度工程实践
深度解析 Linux cpuidle 子系统在 AI 推理网关场景下的功耗-延迟协同。涵盖 menu/TEO/haltpoll governor 对比、C-state 分层策略、eBPF 实时监控、ARM64 PSCI 差异、混合关键性部署实战。
Linux内核io_uring资源生命周期全链路治理：AI推理百万级并发中的工程实战
深入剖析io_uring资源生命周期治理全链路，涵盖fork安全、异步取消、链接链管理、SQPOLL线程模式、ring池化架构及生产性能实战数据
AI Inference Gateway 的请求调度与动态批处理：从 Continuous Batching 到 vLLM 生产级实现的深度工程实战
深入剖析 vLLM 中 Continuous Batching、Chunked Prefill 以及 Prefill-Decode Disaggregation 等关键技术的实现原理，结合生产级配置与基准数据给出可落地的调优方案。
ARM MTE 内存标记扩展深度实战：AI 推理运行时的硬件级内存安全防线
ARM MTE代表了内存安全领域的一次范式转变——从纯软件的“事后检测”走向硬件辅助的“实时防护”。本文深入剖析MTE架构原理、编译器支持、操作系统集成，并给出在AI推理运行时的完整部署方案。
利用 Linux cgroup v2 与 eBPF 实现 AI 推理服务的功耗-延迟联合调优工程
探讨如何在 Linux 内核层面，通过 cgroup v2 资源控制与 eBPF 实时监控的协同，实现功耗预算约束下 AI 推理服务质量（QoS）的最大化。
Linux Kernel KSM 内存去重：AI 推理容器密度优化的底层引擎
深入解析 Linux 内核 KSM 机制在 AI 推理容器密度优化中的应用。涵盖双层红黑树实现、ksmd 扫描策略、xxHash 校验、COW-break 开销分析，以及 Kubernetes 集群中 100 副本 LLM 推理的生产实战。
