CPU 缓存一致性工程与 AI 推理系统多核瓶颈深度实战
从MESI协议原理出发，深入剖析AI推理多核瓶颈工程本质，涵盖伪共享检测与消除、NUMA感知KV-Cache分配、Per-Core数据结构设计、缓存感知调度等实战优化策略
vLLM
KV Cache 量化与压缩工程实战：从 FP16 到 FP8/INT8/INT4，精度、速度、显存的黄金三角
深入解析 LLM 推理系统中 KV Cache 的量化与压缩工程实战，从 FP16 到 FP8/INT8/INT4 的精度-显存-速度权衡，涵盖 Per-token 量化、GQA 压缩、LazyKV 淘汰、Prefix Sharing、Delta 压缩等前沿技术，附 SGLang 生产级配置与实测数据。
GPT-5时代大模型推理调度系统深度实战：连续批处理、分块预填充与抢占重调度的全链路工程
随着GPT-5、Claude 4.5等超大上下文模型的部署，推理服务调度层成为性能瓶颈的核心。本文从vLLM v0.6+与SGLang 0.4的调度器源码出发，深度拆解Continuous Batching、Chunked Prefill、Preemption三大核心机制的实现细节，给出完整的调度循环Rust伪代码和实测性能基准。
AI 推理服务网格：多模型混合推理的架构设计与工程实践
深入拆解AI推理服务网格核心架构：Prefill/Decode分离部署、KV Cache统一内存池设计、多模型混合推理编排调度、自适应限流与模型热更新实战
Linux 内核 PREEMPT_RT 在 AI 推理低延迟路径中的工程实践——从抢占延迟到确定性响应
深入分析 Linux PREEMPT_RT 实时抢占补丁的核心机制，展示如何将其应用于 AI 推理服务关键路径，实现微秒级的确定性响应，解决 P99/P99.9 长尾延迟问题。
解锁长上下文：大语言模型百万Token级推理的工程实践与优化全景
从生产级部署的深度视角，拆解百万Token级长上下文推理的关键技术栈：位置编码外推（PI/NTK/YaRN）、KV Cache显存管理与FP8量化、Flash Attention与Ring Attention分布式计算、稀疏注意力与Mamba替代方案、vLLM调度优化与并行策略选择。包含完整代码示例与2025-2026最新进展。
跨云联邦推理：在混合多云环境中部署LLM服务的工程实践
深入探讨在混合多云环境中部署大规模LLM推理服务面临的延迟、成本、数据主权等挑战，详细分析模型切分、智能路由、一致性哈希、边缘缓存等核心工程方案，并给出基于Kubernetes和Istio的实现案例
KV Cache 共享与复用：从 Prefix Caching 到多租户KV重用的生产实践
深入剖析KV Cache共享与复用的技术体系，从vLLM的Automatic Prefix Caching实现原理，到多轮对话上下文管理策略，再到生产级多租户KV Cache复用架构设计。
从SGLang RadixAttention到KV Cache复用革命：LLM推理服务的前缀感知调度与缓存池化架构
深度解析SGLang RadixAttention如何通过Radix Tree数据结构实现跨请求的KV Cache前缀复用，涵盖底层实现、调度策略、分布式部署及LMCache/Mooncake等下一代架构
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。
