RISC-V 实时扩展与 AI 推理确定性时延：Smcntrpmf + Zc 扩展深度原理与工程实践
深入剖析RISC-V实时扩展家族——Smcntrpmf性能监控计数器与Zc短代码扩展——如何协同解决AI推理服务中的确定性时延问题。涵盖硬件精确计时、无页故障紧凑指令、Linux PREEMPT_RT调度器适配，以及在SiFive P870上的实测数据（抖动从34ms降至4.4ms）。
AI推理
从 x86-64 四级页表到 ARM64 五级页表：Linux 内核页表遍历在 AI 推理大内存场景中的深度工程
深入剖析 Linux 内核页表遍历机制如何成为 AI 推理性能的关键瓶颈，涵盖 x86-64 四级/五级页表、ARM64 LPA2 扩展、Huge Pages 策略、TLB 优化、NUMA 本地化以及 CXL 内存分层实战。
Linux 内核 Memory Protection Keys (MPK)：硬件内存域隔离在 AI 推理安全中的工程实战
深入分析 Linux 内核 Memory Protection Keys (MPK) 硬件内存域隔离技术，涵盖 Intel PKU/ARM64 MPK 硬件原理、Linux 4.9+ 内核 pkey API、Rust 实战集成模型权重只读保护、Seccomp+MPK 多层沙箱隔离。附生产部署性能基准和 Checklist。
异构推理引擎的统一调度：在单一服务中同时运行 Transformer、SSM 与 MoE 模型的工程实践
深入拆解异构推理统一调度的核心挑战：在单一服务中同时部署和管理 Transformer、Mamba/RWKV 等 SSM 模型、MoE 模型。涵盖计算特性分析、Rust异步调度器实现、GPU显存统一管理及生产级性能基准。
Linux MADV_PAGEOUT 与 MADV_COLD：AI 推理引擎的主动式内存生命周期管理
深入探析 Linux 5.4 引入的 MADV_PAGEOUT 与 MADV_COLD/HOT 内存建议机制，解析其在 AI 推理引擎（KV Cache、激活内存）主动式内存生命周期管理中的应用，包含完整 C 代码实战与性能评估。
LLM 推理网关生产级架构：动态模型路由、流量调度与灰度发布
深入解析LLM推理网关的核心架构设计，涵盖声明式路由规则、权重分流算法、自适应调度、多层次限流与背压机制、自动化灰度发布流程，以及基于Rust/Axum的生产级实现方案。
NUMA感知的Linux内核调度器深度实战——从CPU拓扑发现到跨节点内存访问优化
从NUMA架构演进出发，深度剖析Linux内核NUMA感知调度机制，结合AI推理服务生产级实战案例，详解CPU拓扑发现、cgroup NUMA绑定、自动numa balancing调优与跨节点内存访问优化的全链路工程实践。
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。
GPUDirect RDMA：AI 推理集群零拷贝网络传输的工程实践
深入解析 GPUDirect RDMA 架构原理与 AI 推理集群工程实践，涵盖内核驱动实现、CUDA API 集成、NCCL RDMA 通道建立、性能调优与生产级容错设计
Linux Kernel KSM 内存去重：AI 推理容器密度优化的底层引擎
深入解析 Linux 内核 KSM 机制在 AI 推理容器密度优化中的应用。涵盖双层红黑树实现、ksmd 扫描策略、xxHash 校验、COW-break 开销分析，以及 Kubernetes 集群中 100 副本 LLM 推理的生产实战。
