LLVM 编译器基础设施深度实战：从 IR 中间表示到 Pass 优化管道、JIT 编译引擎与 MLIR 多级表示的完全工程指南
LLVM编译器基础设施深度实战：从IR中间表示、SSA形式、Pass优化管道系统、Clang前端AST、TableGen后端描述、OrchJIT引擎、Sanitizer内存/并发安全工具、MLIR多级表示框架到生产级工程实践（编译时间优化、PGO、C++ Modules）的完全工程指南
MLIR
Triton GPU编程语言深度实战：从矩阵乘法到Flash Attention、内核融合与AI编译器优化的完全工程指南
Triton是由OpenAI开发的开源GPU编程语言，提供类似Python的高级语法同时达到接近手写CUDA的性能。本文深入讲解Triton的编程模型、矩阵乘法优化、Flash Attention实现、内核融合技术以及在PyTorch生产环境中的最佳实践。
MLIR 编译器多级中间表示框架深度解析：从 Dialect 设计到 AI 编译优化
深度解析 MLIR 编译器框架——从 Dialect 可扩展架构、渐进式降级管线、算子融合与循环优化，到 IREE/Torch-MLIR/Triton 等 AI 编译实战
MLIR多级中间表示编译器基础设施：从 AI 框架到硬件后端的统一编译管道
深入 MLIR 多级中间表示编译器基础设施，解析 Dialect 抽象层次、渐进式 lowering 优化与 AI 框架到异构硬件的统一编译管道设计
2026年AI芯片与先进计算架构实战：从存算一体到硅光互连的下一代算力基础设施工程体系
2026年AI芯片与先进计算架构完整实战指南：从NVIDIA Rubin/Blackwell架构演进、存算一体与近存计算、HBM4高带宽内存与CoWoS-UCIe先进封装、硅光子共封装光学CPO、超大规模数据中心InfiniBand NDR网络、浸没式液冷散热、边缘AI推理芯片，到TVM/MLIR编译器优化与软件栈生态，全面解析下一代算力基础设施工程体系的技术突破与实践路径。
LLVM 编译器基础设施架构深度剖析：从前端语法树到机器码的全链路设计
深入剖析 LLVM 编译器基础设施的核心设计理念——从 IR 表示机制、Pass 管理框架、MLIR 多层次方言扩展到后端代码生成管线，揭示现代编译器三段式架构的工程智慧与性能优化实践。
MLIR 多层次中间表示：构建领域专用编译器的深度实践
MLIR通过方言（Dialect）机制，让编译器基础设施能够同时保留高层张量语义和底层硬件特性，实现从AI模型到芯片指令的无缝lowering。本文深入剖析MLIR核心架构，并通过构建完整的张量计算Dialect，展示如何用C++和TableGen实现多级IR转换管线。
Mojo：AI 时代的系统编程语言——从 MLIR 编译器架构到高性能 AI 编程实战
深入探索 Mojo 语言如何通过 MLIR 编译器架构将 Python 的易用性与 C++ 的性能合二为一，涵盖多层级中间表示、编译期元编程、所有权系统、SIMD 自动向量化、AI 硬件加速统一编程模型，以及 FlashAttention 2 实战实现。
MLIR 多级中间表示编译器框架深度工程实战：从 Dialect 到 AI 算子融合
深入解析 MLIR 的 Dialect 系统、Pass 基础设施及其在 AI 算子融合中的实际应用，帮助读者构建可落地的领域特定编译器。
Polyhedral 编译优化：从依赖分析到自动并行化的深度工程实战
深入剖析Polyhedral编译优化的数学框架与工程实战：从迭代域建模、四类数据依赖分析，到Pluto算法的自动并行化与locality联合优化，再到MLIR Affine dialect和Polly的实现机制。包含Jacobi stencil的完整优化流程与性能数据对比。
