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。
GPU
LLM 推理引擎内部原理：PagedAttention、Continuous Batching 与现代推理架构剖析
深入剖析现代 LLM 推理引擎的核心机制——PagedAttention 内存管理和 Continuous Batching 调度策略，揭示 vLLM 如何将吞吐量提升 2-4 倍
FinOps 云成本优化：AI 计算时代的工程实践
AI 计算成本飙升背景下，FinOps 工程实战：从 K8s 标签体系到 GPU Time Slicing、Spot 实例优雅中断、VPA 右 sizing 的完整优化路径
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。
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。
浏览器渲染引擎架构深度解析：从HTML解析到GPU合成的完整流水线
本文系统拆解Chromium（Blink+WebKit）渲染管线的每一环节，包括HTML解析、CSSOM构建、样式计算、布局、Paint分层、GPU合成和性能优化实践，揭示从原始HTML/CSS到最终画面背后的工程决策与优化策略。
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
AI推理引擎核心架构解析：从NVIDIA TensorRT到AMD ROCm的开源生态与性能调优
深入解析AI推理引擎的核心架构设计，对比NVIDIA TensorRT与AMD ROCm的技术差异，介绍算子融合、量化、批处理等推理优化技术的工程实践。
AI芯片架构2026：从GPU垄断到专用加速器的多元化格局
深入分析2026年AI芯片领域的格局变化，解读从GPU向专用加速器的趋势转移、Chiplet技术的突破以及端侧AI芯片的最新进展。
AI芯片2026：从GPU垄断到多元异构计算的裂变
全面解析2026年AI芯片市场格局，涵盖NVIDIA与AMD的GPU对决、专用加速器崛起和中国半导体自主生态
