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
AI推理
Linux 内核 FUSE 深度剖析：从 VFS 接口到高性能用户态文件系统的工程实现
FUSE (Filesystem in Userspace) 核心技术深度解析：writeback 缓存、splice 零拷贝、io_uring 批量调度、DAX 直接访问四种机制如何缩小与原生文件系统的性能差距，以及生产环境调优实战矩阵
ARM SVE2 可扩展向量扩展：AI 推理加速的深度工程实战
深入解析ARM SVE2可扩展向量扩展在AI推理加速中的核心机制与工程实战：从VLA模型的谓词寄存器到SDOT指令的INT8矩阵乘手写kernel，覆盖RoPE/Softmax并行化、编译器自动向量化、Graviton4实测数据、以及与RISC-V V扩展的AI推理性价比对比。
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。
CXL 3.x 内存池化与 AI 推理的分层实战：从 PCIe 物理层到 PagedAttention 内核适配
深入解析 CXL 3.x 内存池化如何改变 AI 推理引擎的 KV Cache 分层架构，涵盖从硬件协议到 Linux Tiered Memory 子系统的完整技术链，结合 vLLM PagedAttention 实战给出部署建议。
