CUDA Graph 与持久化内核：AI 推理的零启动开销革命
深入解析CUDA Graph与Persistent Kernel技术如何消除AI推理中的GPU启动开销。涵盖动态形状处理、GPU Direct RDMA集成、生产级调度架构设计，以及A100上70%吞吐提升的实测数据。
AI推理
CUDA Graph 捕获与重放：AI 推理 Kernel Launch 优化的深度实战
从kernel launch瓶颈分析到CUDA Graph的捕获、实例化、重放机制，结合TensorRT与vLLM的工程实践，剖析动态形状处理、内存池管理与性能调优的完整方案。
Rust-PyTorch 零拷贝张量桥接与异步推理管线工程实战
深入剖析通过Rust FFI桥接PyTorch C++后端实现零拷贝张量传递与异步推理管线的工程方案，包含混合调度器设计、CUDA上下文管理、eBPF延迟追踪等实战经验，以及与Triton Inference Server的性能对比数据。
Linux PREEMPT_RT 实时内核与 AI 推理的确定性延迟工程
PREEMPT_RT实时内核在AI推理确定性延迟工程中的实践，涵盖中断线程化、优先级继承、CPU隔离、cyclictest延迟测量，以及边缘风电预测性维护系统的完整部署案例。
Rust 异步 Cancellation Safety 与有状态 AI 推理服务：从 LLM 流式推理中的资源泄漏到零损耗优雅取消
深入剖析Rust异步模型中的取消语义，结合LLM推理服务的实战场景，展示如何构建真正取消安全的有状态AI推理系统，解决KV Cache泄漏、计费丢失等生产问题。
ARM SME2 深度工程实战：从外积指令到 AI 推理内核的零开销调度
ARM SME2 (Scalable Matrix Extension v2) 为 Neoverse 处理器引入了 ZA tile 矩阵存储和外积运算原语。本文基于 Neoverse V2 平台，描述从 intrinsics 到 AI 推理内核的完整实现路径，涵盖 4-bit 量化矩阵乘法、向量长度无关编程、以及与 Apple AMX 的架构对比。
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
RISC-V 向量扩展 (RVV) 在 AI 推理加速中的深度工程实战
从零开始剖析 RVV 1.0 架构的工程实现，深入讲解 AI 推理核心算子（矩阵乘、Softmax、LayerNorm、SiLU）的向量化方法，并给出可落地的代码示例与性能优化策略。
Linux 内核 SCHED_DEADLINE 深度实战：从 EDF 算法到 AI 推理延迟 SLA
SCHED_DEADLINE 作为 Linux 内核唯一基于全局最早截止时间优先（EDF）+ 带宽隔离（CBS）的实时调度类，正在成为 AI 推理服务、实时音视频处理的首选调度策略。本文从内核源码出发解析 CBS 算法实现与生产调优方法论。
Linux Kernel PREEMPT_RT 实时系统深度工程实战：从硬中断线程化到 AI 推理确定性调度
Linux 6.12 正式主线化 PREEMPT_RT，实时 Linux 不再是外挂补丁。本文深入解析中断线程化、自旋锁变mutex、优先级继承等核心机制，结合AI推理确定性响应场景给出完整的生产部署实践方案和cyclictest调优指南。
