Linux内核DMA-BUF显式同步与跨驱动缓冲区共享：从零构建零拷贝GPU计算管线
在现代AI推理管线中，数据搬运的耗时往往超过计算本身。CPU与GPU、GPU与GPU、存储与加速器之间的零拷贝数据共享，是突破性能瓶颈的关键。Linux内核的DMA-BUF子系统正是解决这一问题的核心基础设施，而显式同步机制（explicit fencing）则是保证多设备并发访问正确性的基石。本文将深入DMA-BUF的内部机制，从零实现一个跨驱动的零拷贝GPU计算管线。
GPU
NVIDIA Blackwell 架构深度实战：第五代 Tensor Core、微切片与 AI 工厂时代的分离式推理
NVIDIA Blackwell GPU（B100/B200/GB200）标志着 AI 计算从"单机加速器"向"AI 工厂"的架构范式转变。本文从硬件微架构、CUDA 编程模型、分离式推理部署三个层面，深入剖析 Blackwell 的关键技术创新与工程落地。
DeepSeek 模型显存量化与消费级 GPU 部署工程实践
从工程实践层面，深入剖析如何在有限消费级 GPU 显存上通过 GGUF 量化、KV Cache 压缩和投机解码实现 DeepSeek 系列模型的高效本地部署
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。
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。
从零编写 GPU 驱动：Asahi Linux AGX 架构与 Apple M 系列图形栈逆向工程
Asahi Linux从零开始为Apple M系列芯片编写GPU驱动的工程实践，涵盖逆向工程方法论、Rust驱动架构、统一地址空间管理、命令缓冲区调度等深度内容
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PD分离架构深度工程实践：从Prefill-Decode异构到分布式KV Cache传输
深入剖析LLM推理PD分离架构的工程实践：从Prefill-Decode异构到分布式KV Cache传输，涵盖DistServe、Mooncake、NVIDIA Dynamo等系统的设计原理与传输协议优化。
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。
