LLM推理优化深度指南：vLLM PagedAttention与Kubernetes分布式部署实战
深入解析大语言模型推理优化的核心技术与vLLM引擎架构原理，涵盖PagedAttention显存管理、AWQ/GPTQ量化、张量并行与流水线并行策略。
GPU
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。
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
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深入剖析 Transformer 推理中 KV Cache 的内存管理机制，从 vLLM 的 PagedAttention 到推测解码的显存优化策略，结合生产级代码实战，揭示如何在不牺牲吞吐的前提下将显存占用压缩到极致。
从XID错误到芯片级容错：GPU显存ECC损坏在AI训练中的检测、隔离与自愈工程
AI训练集群规模扩展到千卡万卡级别后，GPU显存ECC错误成为影响训练稳定性的隐性杀手。本文深入讲解GPU XID事件解析、内核驱动级错误检测、生产级监控体系构建，以及基于Kubernetes的GPU自动隔离与训练自愈工程实践。
GPU计算着色器与线程组执行模型深度解析：从SIMT波前调度到共享内存库冲突优化的GPU并行计算架构
从硬件视角解析GPU SIMT执行模型、线程层级、共享内存Bank冲突优化及内存合并访问策略。
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。
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化，全面解析LLM推理加速的核心技术与工程实现。
TensorRT-LLM 深度工程实践：从模型到生产级推理服务
深度剖析 TensorRT-LLM 架构设计哲学、编译-运行时协作模式、跨算子融合、请求调度、KV Cache 管理与并行策略优化，含与 vLLM 对比及生产级部署实践。
