CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
GPU
AI 推理服务生产化实战：从 Jupyter Notebook 到高可用推理集群
从 Jupyter Notebook 到生产级推理平台的完整工程路线图：覆盖多模型共享推理引擎、Continuous Batching 调优、基于排队论的自适应扩缩容、GPU 显存碎片整理与 KV Cache 管理、模型热更新与灰度发布、三级缓存架构与成本优化策略。
Linux DRM/KMS 显示管理子系统深度实战：从 KMS 原子模式设置到 GPU 渲染管线的全链路架构
深度解析Linux DRM/KMS显示管理子系统：从CRTC/Encoder/Connector/Plane核心硬件抽象模型出发，详解Atomic Modesetting事务性提交机制、VBlank与Page Flip帧同步、DMA-BUF零拷贝共享、GEM显存管理、三大GPU驱动架构(amdgpu/i915/nouveau)、GPU重置恢复、与Xorg/Wayland合成器的协作，以及完整的用户态libdrm编程实战。
TVM TensorIR 自动化算子优化工程实践：从调度原语到硬件原生性能
深入解析Apache TVM的TensorIR调度原语体系和AutoTIR自动调优机制，涵盖循环变换、内存层次调度、rfactor归约分解等核心优化原语，以及在FlashAttention等真实推理场景中的工程落地与性能数据。
FlashAttention V3 实战：Hopper 架构下的 Paged KV Cache 协同优化
深入剖析 FlashAttention V3 在 Hopper 架构下通过 TMA 和 Warp Specialization 实现 Attention 计算极致优化，以及 Paged KV Cache 在 LLM 推理服务中的协同工程实践。含 CUDA 代码示例与实测性能对比。
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
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
eBPF AI 推理服务全链路可观测性工程实战
深入探讨如何利用eBPF构建AI推理服务的全链路可观测性工具栈，覆盖从请求入口到GPU计算完成的完整链路，包含GPU kernel launch追踪、CPU调度延迟分析、内存分配热点检测、网络层追踪等实战案例与代码示例。
Rust 实现 LLM 推理引擎深度工程实战：从 Flash Attention 内核到 Continuous Batching
深入拆解如何用 Rust 从零构建 LLM 推理引擎：Flash Attention V2 内核的 SIMD 与 Online Softmax 分块优化、PagedKVCache 的 Copy-on-Write 内存管理、连续批处理调度器的迭代级调度策略。
GPU计算生态深度实战：从CUDA到异构计算的编程模型与工程实践
从GPU硬件架构出发，深入剖析CUDA编程模型的底层原理，探讨内存层次优化、线程调度机制，并对比分析HIP、SYCL等开放生态替代方案，介绍基于CXL和池化的GPU资源调度前沿实践。
