Linux Kernel HMM 深度工程实战：CPU-GPU 统一虚拟地址空间从原理到驱动实现
深入解析 Linux 内核 HMM 子系统架构，拆解镜像页表、mmu_notifier 回调、migrate_vma 页面迁移协议，提供 GPU 驱动骨架代码。
CUDA
Mamba 状态空间模型：从理论到生产级推理的 CUDA 内核优化实战
深入解析Mamba状态空间模型的核心原理与生产级推理部署：从选择性机制的数学基础，到Scan算法的硬件感知设计，再到CUDA/Triton内核优化实战。涵盖Mamba2的SSD理论、状态缓存优化、投机解码兼容性，以及在百万token长序列场景下的性能基准。
CUDA Graph 动态形状捕获与 LLM 推理内存池优化深度实战
深入剖析 CUDA Graph 在 LLM 推理中的录制机制与动态形状挑战，提出 Chunked Prefill + 两阶段内存池 + 参数热更新的生产级优化方案
SYCL/oneAPI 异构计算编程模型：从 CUDA 锁定到跨平台 GPU 编程的实战突围
深入解析 SYCL 2020 标准的核心抽象（buffer/accessor、ND-Range、USM），对比 CUDA 生态的差异与优势，并通过生产级推理引擎集成案例展示如何在 NVIDIA/AMD/Intel 三大平台上用一套代码完成高性能 GEMM 计算。包含 sub-group shuffle、双队列 pipeline、AdaptiveCpp 单一源码多后端的实战技巧，以及 ResNet-50 跨平台性能基准数据。
NVIDIA Blackwell 架构深度实战：第五代 Tensor Core、微切片与 AI 工厂时代的分离式推理
NVIDIA Blackwell GPU（B100/B200/GB200）标志着 AI 计算从"单机加速器"向"AI 工厂"的架构范式转变。本文从硬件微架构、CUDA 编程模型、分离式推理部署三个层面，深入剖析 Blackwell 的关键技术创新与工程落地。
CUDA 内核优化实战：从内存合并访问到 Warp 级原语与 CuTile 抽象的深度工程指南
本文系统性地讲解 CUDA 内核优化的核心方法论与工程实践，从全局内存合并访问、Shared Memory Bank Conflict 消除、Warp 级原语规约、线程占用率计算，到现代 CuTile 抽象与 Tensor Memory Accelerator 的使用，配合完整的代码示例与 Nsight Compute 性能分析数据。
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。
渐进式模型热更新：基于 CUDA IPC 与权重原子交换的 LLM 零停机部署工程实践
探讨如何利用 CUDA IPC 显存共享和双缓冲原子交换实现 LLM 推理服务的零停机模型更新。包含 C++ RAII 封装、VersionedTensor 引用计数、多 GPU 零拷贝同步等实现细节，以及基于 vLLM 的改造实践和自动回滚机制。
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。
CUDA Unified Memory 深度工程：虚拟内存管理、页面迁移与 OOM 治理实战
深入剖析CUDA Unified Memory的内部机制、页面迁移策略、VMM虚拟内存管理API以及生产环境中的OOM治理方案。涵盖从CUDA 6到CUDA 12的内存模型演进、GPU缺页中断、cuMemAdvise/cuMemPrefetchAsync优化、Split Migration以及自研显存管理器的实战代码。
