AI推理中KV Cache的跨层调度与推测解码协同优化：从vLLM PagedAttention到TensorRT-LLM的工业实践
深入分析AI推理中KV Cache管理与推测解码的协同优化问题，涵盖vLLM PagedAttention的工程代价、推测解码与Prefix Cache的冲突分析、TensorRT-LLM的Context-Aware调度方案，以及一个可落地的Spec-Aware KV Scheduler（SKVS）架构设计与性能基准测试。
AI推理
SGLang：结构化生成与 RadixAttention 推理引擎深度实战
深度剖析 SGLang 框架如何通过 RadixAttention 前缀缓存和压缩有限状态机（Compressed FSM）两大核心机制，在生产环境中实现 3-10 倍的结构化生成吞吐提升
WebNN：浏览器原生 AI 推理的标准化之路与工程实战
从WebGL到WebGPU再到WebNN，浏览器AI推理的标准化演进全解析，包含端到端工程实战示例、多后端性能对比、首帧延迟优化与降级策略。
Rust + GPU 计算着色器：跨平台 AI 推理引擎的工程实践
深入探讨 Rust 配合 GPU 计算着色器（wgpu/WGSL）构建跨平台 AI 推理引擎的技术选型方案、显存管理策略、INT8量化矩阵乘 kernel 实现，以及生产部署中的六大常见陷阱与性能数据对比。
ARM SME（Scalable Matrix Extension）：面向 AI 推理的矩阵加速架构与工程实践
深入解析ARM SME的硬件架构、指令集设计与编译器实践，展示矩阵乘法微内核实现、2:4结构化稀疏加速，以及在LLM推理中的实战优化技巧。
eBPF 在 GPU 显存监控与 NVIDIA MIG 动态重平衡中的工程实践
在多租户AI推理集群中，利用eBPF运行时监控GPU显存压力，结合NVIDIA MIG分区动态重平衡，实现显存利用率从40%提升至75% 的工程实践深度指南
AI 推理引擎中的推测解码（Speculative Decoding）：从算法原理到生产级工程实践
深入剖析推测解码的算法原理——拒绝采样与分布等价性证明，覆盖vLLM/SGLang/TensorRT-LLM三大推理引擎的实现对比，分享动态γ调整、多头推测Medusa、温度自适应等生产级工程实战经验
ARM MTE 内存标记扩展深度实战：AI 推理运行时的硬件级内存安全防线
ARM MTE代表了内存安全领域的一次范式转变——从纯软件的“事后检测”走向硬件辅助的“实时防护”。本文深入剖析MTE架构原理、编译器支持、操作系统集成，并给出在AI推理运行时的完整部署方案。
AI Inference Gateway 生产级工程实战：从请求路由到多模型编排
在AI推理服务落地的过程中，真正决定系统可靠性的往往是推理网关的设计。本文基于生产环境实战经验，从零构建一个AI推理网关，涵盖语义路由、优先级调度、电路熔断、可观测性等核心模块。
AI推理引擎 Continuous Batching 深度工程实战：从 PagedAttention 到 SGLang 架构
在大模型推理服务中如何同时实现高吞吐和低延迟？深入分析Continuous Batching核心原理、PagedAttention内存管理创新、RadixAttention前缀缓存，以及vLLM与SGLang的生产架构对比。
