Kubernetes AI工作负载调度——GPU虚拟化、弹性训练与推理服务自动伸缩的2026架构演进
2026年Kubernetes AI工作负载调度与GPU虚拟化技术架构演进
GPU
WebGPU 计算着色器深度实战：浏览器端 GPGPU 通用计算与深度学习推理
全面解析 WebGPU Compute Shader 编程模型：WGSL 着色器语言、Compute Pipeline 架构、Workgroup 内存优化、主机-设备数据交互实战。涵盖大规模矩阵乘法的 Tiling 优化、并行归约（Parallel Reduction）、2D 卷积GPU加速，以及与 CUDA/SYCL 的性能对比分析。
Linux内核DRM/KMS显示子系统深度工程实践：从KMS原子提交到GPU调度
深度解析Linux内核DRM/KMS显示子系统：从KMS对象体系(CRTC/Encoder/Connector/Plane)到原子提交机制，从drm_sched GPU调度到DMA-BUF PRIME显存共享模型，覆盖HDR显示调试、Wayland合成器优化和AI推理零拷贝显示等实战案例。
LLM 推理引擎架构演进：PagedAttention、Continuous Batching 与 vLLM/SGLang 深度工程
深度解析现代 LLM 推理引擎 PagedAttention 和 Continuous Batching 两大核心技术，结合 vLLM 与 SGLang 工程案例，完整拆解 KV Cache 内存管理、Iteration-Level 调度、RadixAttention 缓存复用的底层原理与生产最佳实践。
Multi-Tenant GPU Scheduling in Production: From Time-Slicing to MIG and Beyond
深度解析多租户 GPU 调度三大模型（Time-Slicing、MIG、vGPU）的原理、生产级实现与选型策略，含完整 Kubernetes 部署示例和性能基准对比。
Linux 内核 DMA-BUF 同步机制深度实战：从 dma-fence 到多驱动零拷贝流媒体管线
深度解析 Linux 内核 dma-fence 同步体系：从三大核心抽象（dma-fence、sync_file、dma-resv）的实现原理，到 Camera→GPU→Display 零拷贝 pipeline 的完整实战方案。涵盖显式同步 API、自定义 fence 驱动编写、ftrace 调试及内核 6.x 新特性。
AI 推理引擎的批处理与内存管理：从 Continuous Batching 到 PagedAttention 的工程实践
本文深入剖析现代推理引擎解决吞吐-延迟-显存矛盾的两大核心技术：Continuous Batching（迭代级批处理）和 PagedAttention（分页KV Cache）。从操作系统内存管理视角，详解其CUDA实现内核、Prefix Caching机制、分离式架构演进，并提供生产环境调优与避坑指南。
TVM TensorIR 自动化算子优化工程实践：从调度原语到硬件原生性能
深入解析Apache TVM的TensorIR调度原语体系和AutoTIR自动调优机制，涵盖循环变换、内存层次调度、rfactor归约分解等核心优化原语，以及在FlashAttention等真实推理场景中的工程落地与性能数据。
GPU多租户能效调度：时分复用、显存碎片化与NVSwitch拓扑感知的联合工程优化
深入分析GPU时分复用原理、显存碎片化根因及Sub-page Allocation解决方案，结合NVSwitch拓扑感知调度和Perf/Watt能效优化维度，构建生产级多目标联合调度框架。
从零编写 GPU 驱动：Asahi Linux AGX 架构与 Apple M 系列图形栈逆向工程
Asahi Linux从零开始为Apple M系列芯片编写GPU驱动的工程实践，涵盖逆向工程方法论、Rust驱动架构、统一地址空间管理、命令缓冲区调度等深度内容
