本地LLM推理引擎深度对比：llama.cpp、Ollama、vLLM、LocalAI架构解析与性能优化
全面剖析四款主流本地LLM推理引擎的架构差异：llama.cpp（CPU加GGUF量化）、Ollama（全封装桌面流）、vLLM（GPU高吞吐服务化）、LocalAI（OpenAI兼容API），涵盖推理内核、量化策略、并发模型与性能优化实践。
GPU
GPU计算着色器与线程组执行模型深度解析：从SIMT波前调度到共享内存库冲突优化的GPU并行计算架构
从硬件视角解析GPU SIMT执行模型、线程层级、共享内存Bank冲突优化及内存合并访问策略。
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化，全面解析LLM推理加速的核心技术与工程实现。
LLM推理优化深度指南：vLLM PagedAttention与Kubernetes分布式部署实战
深入解析大语言模型推理优化的核心技术与vLLM引擎架构原理，涵盖PagedAttention显存管理、AWQ/GPTQ量化、张量并行与流水线并行策略。
CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
Linux DRM/KMS 显示管理子系统深度实战：从 KMS 原子模式设置到 GPU 渲染管线的全链路架构
深度解析Linux DRM/KMS显示管理子系统：从CRTC/Encoder/Connector/Plane核心硬件抽象模型出发，详解Atomic Modesetting事务性提交机制、VBlank与Page Flip帧同步、DMA-BUF零拷贝共享、GEM显存管理、三大GPU驱动架构(amdgpu/i915/nouveau)、GPU重置恢复、与Xorg/Wayland合成器的协作，以及完整的用户态libdrm编程实战。
eBPF实战：零侵入构建AI推理集群的全链路GPU显存追踪与性能分析系统
当vLLM推理服务突然OOM、DCGM曲线毫无异常时，本文用eBPF从内核态追踪CUDA Driver调用链，构建零侵入、全栈关联的GPU显存可观测性系统，包含碎片化分析与OOM预测闭环。
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训练集群规模扩展到千卡万卡级别后，GPU显存ECC错误成为影响训练稳定性的隐性杀手。本文深入讲解GPU XID事件解析、内核驱动级错误检测、生产级监控体系构建，以及基于Kubernetes的GPU自动隔离与训练自愈工程实践。
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。
AI 推理服务生产化实战：从 Jupyter Notebook 到高可用推理集群
从 Jupyter Notebook 到生产级推理平台的完整工程路线图：覆盖多模型共享推理引擎、Continuous Batching 调优、基于排队论的自适应扩缩容、GPU 显存碎片整理与 KV Cache 管理、模型热更新与灰度发布、三级缓存架构与成本优化策略。
