Confidential AI Inference 工程实战——从 TEE 硬件信任根到端到端加密推理流水线
深入剖析机密AI推理完整技术栈：从Intel TDX/AMD SEV-SNP硬件信任根、NVIDIA H100 GPU机密计算模式、远程证明协议，到端到端加密推理流水线的工程实现，附带K8s部署清单、性能基准实测数据（15-33%开销）与生产级排错手册。
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Linux Kernel KSM：多租户 AI 推理集群的 KV Cache 内存去重与 NUMA 调优深度工程实践
深入分析 Linux KSM 内核实现机制与数据结构，结合多租户 AI 推理场景下的 KV Cache 共享需求，提供完整的 KSM 生产调优方案：双树扫描算法、NUMA-aware 配置、容器化部署、安全侧信道考量。
C++26 内存安全新特性深度工程实战：从 Contracts 到 Bounds Safety Profile
C++26通过Contracts契约、Bounds Safety Profile边界安全规范和生命周期机制三大核心特性，将C++中长期困扰开发者的内存安全问题转化为可检测的确定性行为。本文深入剖析这些新特性，并通过AI推理引擎等真实工程案例展示如何在现有代码库中渐进式引入安全约束，与Rust所有权模型进行工程化对比，最后给出生产环境迁移的路线图。
Linux Kernel Writeback 子系统——AI 推理持久化 KV Store 的 I/O 吞吐工程实战
深入解析 Linux 内核 writeback 子系统在 AI 推理 KV Cache 持久化场景中的 I/O 瓶颈与实战调优策略，涵盖脏页阈值、BDI 回写配额、flusher thread 隔离、cgroup v2 I/O 限流及生产案例。
