MoE大模型专家并行与动态路由优化——从DeepSeek-V3到生产级推理架构
深入解析MoE稀疏激活架构下的Expert Parallelism设计，从原理推导到生产实战，涵盖Top-K Gating、Auxiliary Loss、All-to-All通信优化、Expert Offloading以及DeepSeek-V3的Aux-Free负载均衡策略。
人工智能
GPU Direct Storage：GPU 直接存储访问在 AI 推理数据管道中的工程实践
GDS让GPU显存直接与NVMe控制器建立DMA链路。深入剖析nvidia-fs驱动架构、cuFile API异步批量提交、GPU内存注册双缓冲策略，结合PyTorch容器化部署给出性能调优参数矩阵。
Elastic Quarantines: Engineering Rowhammer Mitigation for AI Training Clusters with ECC and TRR
从DRAM物理特性出发，深入分析Rowhammer攻击对AI训练集群的威胁，以及工程层面如何通过ECC、TRR、pTRR、DDR5新特性和操作系统级缓解措施构建纵深防御。
WebGPU 计算着色器深度实战：浏览器端 GPGPU 通用计算与深度学习推理
全面解析 WebGPU Compute Shader 编程模型：WGSL 着色器语言、Compute Pipeline 架构、Workgroup 内存优化、主机-设备数据交互实战。涵盖大规模矩阵乘法的 Tiling 优化、并行归约（Parallel Reduction）、2D 卷积GPU加速，以及与 CUDA/SYCL 的性能对比分析。
大模型语料去重工程实战：从 MinHash-LSH 的概率曲线到 10TB 语料流水线
拆解预训练语料去重的三层漏斗：归一化精确去重、MinHash-LSH 近重复召回、embedding 语义兜底。从 MinHash 的无偏估计性质与 1-(1-s^r)^b 分带概率曲线出发，给出签名、分桶、候选复核与连通分量的可运行代码，并总结倾斜桶、阈值拍脑袋、去重后分布偏斜等生产级坑点与验收清单。
LLM 流式推理的自适应调度引擎：背压传播、批处理优化与过载保护
在 LLM 推理服务中，Streaming（流式）输出带来了极致的用户体验，但也给服务端带来了独特的调度难题。本文深入探讨如何在流式推理场景下构建具备背压感知、自适应批处理和过载保护的生产级调度系统，涵盖 GPU 显存预算器、AIMD 自适应批处理、分级降级策略及 Token Bucket 限流等核心技术。
时序预测的深度模型架构演进：从 Transformer 到 PatchTST 的工业级工程实践
深度学习时序预测架构从Transformer到PatchTST的演进全解析：剖析Informer的ProbSparse注意力、PatchTST的补丁化革新、iTransformer的变量翻转范式，结合生产级代码示例与多维度选型对比，构建完整的工程实践框架。
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。
ColBERT 迟交互检索深度工程实战：从 MaxSim 算子、残差压缩到 PLAID 索引与生产级重排流水线
拆解 ColBERT 迟交互检索的四层工程内核：MaxSim 算子的可安全剪枝下界性质、2-bit 残差量化如何把向量压掉 16 倍、PLAID 的质心剪枝两阶段检索，以及与 HNSW 串联的重排流水线，附 PyTorch 与索引伪代码和六个生产落地陷阱。
大语言模型推理服务的多级优先级调度 — 从请求路由到内存预留的生产级实现
当LLM推理集群同时为实时对话、在线API任务和离线批量推理服务时，如何确保高优先级请求不被饿死，同时最大化GPU利用率？本文从生产视角拆解LLM推理服务的多级优先级调度架构。
用 Rust + tokio 构建 AI Inference 路由层 — 统一 API、KV Cache 感知调度与生产级负载均衡
深度实战：用 Rust + tokio 构建高性能 AI Inference 路由层，揭秘 KV Cache 感知调度、Streaming 背压控制、熔断器与 OpenTelemetry 全链路可观测性
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。
Linux 内核 VFIO 深度实战：从 IOMMU 隔离到 GPU 直通与生产级虚拟化架构
从IOMMU硬件架构到VFIO三层抽象，完整解析Linux内核VFIO设备直通框架：涵盖GPU直通、NVMe直通、SR-IOV、中断虚拟化、DMA映射与生产级部署策略
LLM 推理系统韧性工程：PD 分离架构下 KV Cache 热迁移与分级降级实战
随着 LLM 推理服务进入大规模生产部署阶段，系统韧性成为比峰值吞吐更关键的工程指标。本文深入剖析 Prefill-Decode 分离架构下的 KV Cache 热迁移、分级降级策略和故障恢复机制，给出可直接应用于生产环境的工程方案和实测数据。
NVIDIA TensorRT-LLM 深度工程实战：从图编译到千卡集群的 LLM 推理系统设计
深入剖析 NVIDIA TensorRT-LLM 的架构设计与生产实践，从底层图编译优化到多机多机推理的完整方案，涵盖算子融合、CUDA Graph 捕获、Paged KV Cache、FP8 量化及 Disaggregated Serving 等核心技术，附完整代码示例。
