Kubernetes-调度与资源管理性能分析
技术摘要Kubernetes 在 Linux Kernel 上通过调度与资源管理实现多工作负载的隔离与并发。围绕 CPU 亲和与 Cache 层次、IO 路径与网络栈优化，评估 Latency 与 吞吐 与 能效比 的综合表现。技术参数平台与版本：Ubuntu 24.04；Kubernetes（示例
工程实践
Docker-容器网络与IO性能分析
技术摘要Docker 容器在网络与 IO 路径上通过 队列 并发与缓存策略平衡 吞吐 与 延迟；结合 性能分析 工具定位瓶颈，在多容器并发下优化整体表现并提升能效。技术参数网络：bridge/host/macvlan；队列与并发配置 数据来源: Docker Docs（Networking）IO：
Docker-Engine-性能与资源管理分析
技术摘要Docker Engine 在 Linux Kernel 上通过 CGroup 与 Namespace 管理资源与隔离。结合 CPU 亲和与 Cache 层次优化，在并发与 IO 路径中平衡 Latency 与 能效比，以获得容器化工作负载的稳定吞吐。技术参数平台与版本：Linux（发行版示
GCC-14-内联与矢量化优化分析
技术摘要GCC 14 在 优化 管线上强化 矢量化 与 内联 策略；结合 性能分析 工具定位热点，改进 SIMD 与调用开销，提升吞吐与降低延迟。技术参数版本：GCC 14；优化级别 `-O2/-O3` 与 `-Ofast` 数据来源: GCC Release Notes矢量化：Loop/SLP
Clang-17-矢量化优化分析
技术摘要Clang 17 基于 LLVM，在前端与优化管线改进下提升 矢量化 与 内联 效率；针对热点函数与内存访问模式进行 优化，结合 性能分析 工具定位瓶颈，整体显著提升吞吐并降低延迟。技术参数版本：Clang/LLVM 17；优化级别 `-O2/-O3` 与 `-Ofast` 数据来源: C
Clang-17-LTO链接时优化分析
技术摘要Clang 17 的 LTO 链接时优化在跨模块层面改进 优化 与 内联 效果，降低调用与访存开销；结合 性能分析 工具定位热点，提升 吞吐 并降低 延迟。技术参数LTO 类型：Full/Thin LTO；编译与链接选项 数据来源: Clang/LLVM Docs优化项：跨模块 内联 与
Visual-Studio-Code-扩展性能与内存占用分析
技术摘要VS Code 扩展在编辑与运行态下的性能与内存占用分析，结合 Windows 平台监测 工作集 与 Cache 命中，在多扩展并发与交互负载下评估 Latency 与 CPU 利用率，优化总体体验与能效。技术参数平台与版本：Windows 11 23H2；VS Code（版本示例）扩展与场
JetBrains-IDE-插件性能与内存分析
技术摘要JetBrains 系列 IDE 插件在编辑与运行态的性能与内存占用分析，结合 Windows 平台监测 工作集 与 Cache 命中，在多插件并发与交互负载下评估 Latency 与 CPU 利用率，优化总体体验与能效。技术参数平台与版本：Windows 11 23H2；IDE（版本示例）
TensorRT推理优化技术分析
计算机软件-AI框架-TensorRT推理优化技术分析技术摘要TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理引擎，通过图优化、算子融合、混合精度和INT8量化等技术，显著提升神经网络推理性能。该推理引擎支持张量核心和CUDA核心并行计算，实现内存优化和计算图重构，在自动驾驶、视频分析等领域提
TensorRT-推理优化实践
技术摘要基于 TensorRT 的推理优化流程，围绕 CUDA 内核与 FP32/混合精度策略，结合图融合与算子选择，实现吞吐与延迟的综合提升。在主机‑设备通道（PCIe 4.0）稳定的条件下，整体 能效比 得到优化，适合边缘与工作站部署。技术参数框架与版本：TensorRT（示例版本）；CUDA（
