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。
GPU
LLM 推理引擎 Continuous Batching 与 PagedAttention：从 vLLM 原理到生产级部署实战
深度拆解LLM推理引擎核心架构：Continuous Batching迭代级调度原理、PagedAttention虚拟分页KV Cache管理、Chunked Prefill长Prompt处理、Prefix Caching前缀共享、分离式Prefill/Decode架构、生产监控指标与调优指南、投机解码等前沿演进
云计算经济学：算力成本如何重塑全球科技格局
深入剖析云计算成本结构、GPU经济学与算力军备竞赛，从经济学视角解读AI时代的科技竞争格局
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。
从 XID 错误到芯片级容错：GPU 显存 ECC 损坏在 AI 训练中的检测、隔离与自愈工程
AI 训练集群规模从百卡扩展到千卡、万卡级别后，GPU 显存错误成为影响训练稳定性和模型收敛性的隐性杀手。与传统 CPU 不同，GPU 显存错误往往表现为"静默数据损坏"（Silent Data Corruption, SDC）——权重悄然翻转一个 bit，Loss 曲线异常抖动，而训练流程本身不会报错退出。本文从硬件 ECC 机制出发，深入讲解 GPU XID 事件解析、内核驱动级错误检测、生产…
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。
模型量化实战：从 AWQ/GPTQ 到 NVIDIA FP8 推理的工程部署与性能调优
深度剖析大语言模型推理中的量化技术路线，从 GPTQ、AWQ、SmoothQuant 到 NVIDIA 硬件级 FP8 推理，结合 vLLM 与 TensorRT-LLM 实战部署，给出一套完整的工程方案。
GPU 时间片调度与多租户推理隔离工程实践
深入剖析GPU多租户共享技术栈：从MPS轻量级并发到MIG硬件分区，从CUDA时间片抢占到推理引擎级Tag-Based公平调度。覆盖NVIDIA H100/Blackwell架构、vLLM、TensorRT-LLM等生产级架构实战。
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。
Vision Language Model 多模态推理引擎：动态分辨率、图像 Tile 分级调度与跨模态注意力融合深度工程实践
系统拆解 Vision Language Model 推理引擎的核心工程挑战：动态分辨率图像编码、图像 Tile 分级批处理、跨模态注意力融合零拷贝实现、视觉与语言 KV Cache 分层管理、多模态投机解码可行性边界。基于 Llava/Qwen2-VL/InternVL3 在 A100/H100 实测数据，含完整 Rust 与 Python 代码。
