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。
LLM推理
RWKV-6：当 RNN 学会遗忘——线性注意力与 WKV 核的工程实现
从指数衰减到CUDA kernel，详解如何用 O(1) 内存完成百万 token 的生成式推理。深入RWKV-6的WKV递推机制、通道独立衰减的RNN改造、量化部署与工业级陷阱。
GPU 推理进入「后摩尔」时代：NVIDIA Blackwell 架构全栈深度实战
从硬件微架构出发，深入 FP4/FP6 Tensor Core、第五代 NVLink Switch 和 MIG 增强，结合生产环境部署实测数据，给出 Blackwell 集群的端到端调优方法论。
Intel AMX 矩阵扩展深度实战：CPU 大语言模型推理的高性能工程实践
从硬件架构、编程模型到生产部署，全方位剖析 Intel AMX 矩阵扩展在 CPU LLM 推理中的工程实践。深入讲解 Tile 寄存器、TMUL 指令集、AMX Intrinsics 编程、与 ARM SME 的对比、NUMA 感知调度策略，以及 Granite Rapids 的性能前景。
ARM SME 矩阵扩展：LLM 推理底层算子的深度工程实践
从 ARMv9.2-A 指令集到 Apple M4 与 Ampere Altra 的实矩阵乘法加速路径。深度剖析 SME 的 ZA 存储模型、FMOPA 外积指令、BF16 GEMM 实现、Attention Score 算子优化，以及 llama.cpp 集成实战与性能调优数据。
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。
GGUF 量化格式与 llama.cpp 推理引擎的工程化实现
深度剖析GGUF二进制格式设计与llama.cpp推理引擎的工程实现，涵盖四代量化策略演进（Q4_0→Q5_K_M→Q2_K→IQ系列）、GGML后端抽象层、多GPU Split模式、SIMD微架构优化，以及vLLM对比定位分析。
大语言模型推理部署实战：从 vLLM 到量化加速与 KV Cache 优化
系统性解析LLM推理部署核心技术栈，涵盖vLLM的PagedAttention与Continuous Batching、TensorRT-LLM部署、GPTQ/AWQ/GGUF量化加速、KV Cache优化策略、投机解码及生产环境最佳实践
大语言模型推理部署实战：从KV Cache优化到分离式架构的深度解析
深入解析LLM推理部署核心技术，涵盖模型量化（GPTQ/AWQ）、vLLM PagedAttention、TensorRT-LLM与SGLang框架对比、生产级高并发架构设计、Prefill-Decode分离式推理等前沿方案，附性能基准数据与实战优化策略。
大语言模型推理部署优化：从KV Cache到张量并行的工程实践
深入探讨LLM推理部署中的核心优化技术，包括KV Cache管理、张量并行、量化压缩和批处理策略
