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
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。
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
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。
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。
Inside FlashAttention-3：面向 Hopper 架构的 IO-Aware 精确注意力机制深度解析
FlashAttention-3 通过深度挖掘 NVIDIA Hopper GPU 的 TMA、异步事务屏障、warp 级矩阵运算等硬件特性，在不牺牲数值精度的前提下将 HBM 访问降低到理论下限的 1/4。本文从算法原理、硬件协同设计、工程实现三个维度揭开 FlashAttention-3 的底层逻辑。
LLM 推理的 KV Cache 三级存储架构：GPU HBM → CPU DRAM → NVMe SSD 的近乎零拷贝实践
深入拆解单节点内跨越GPU HBM、CPU DRAM、NVMe SSD的三级KV Cache存储体系，涵盖CUDA异步传输、GPUDirect Storage直写、分层淘汰策略、以及生产环境中的NUMA拓扑陷阱与水位线振荡等工程细节。
TensorRT-LLM 深度工程实践：从模型到生产级推理服务
深度剖析 TensorRT-LLM 架构设计哲学、编译-运行时协作模式、跨算子融合、请求调度、KV Cache 管理与并行策略优化，含与 vLLM 对比及生产级部署实践。
Rust + CUDA IPC：多 GPU 间零拷贝张量通信工程实战
大规模 AI 模型训练与推理离不开多 GPU 协作。本文深入讲解 CUDA IPC 机制如何实现在同一节点内多 GPU 间零拷贝张量传递，并通过 Rust FFI 绑定给出完整工程实现，覆盖内存共享模型、事件同步、NVLink 拓扑感知、错误处理与 NCCL 集成。
vLLM 核心工程深度剖析：PagedAttention 与 KV Cache 调度如何重塑 LLM 推理基础设施
从操作系统内存管理思想切入，深度剖析vLLM PagedAttention核心机制：逻辑块/物理块分离、块表间接寻址、CoW并行采样、前缀缓存哈希索引，以及生产部署调优指南（含与SGLang RadixAttention对比）。
