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。
AI推理
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。
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。
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
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
机密计算 × GPU AI 推理 —— TEE 环境下的隐私保护机器学习实战
深度解析GPU TEE技术在AI推理场景的实战应用，涵盖NVIDIA Confidential Computing架构、远程证明流程、Kubernetes部署、性能优化策略和攻防实战
LangChain Agents与ReAct推理框架深度解析：从思维链到多智能体协作的系统设计
深入解析LangChain框架中的Agent设计理念，重点讲解ReAct(Reasoning+Acting)推理框架的工作原理，包括思维链(Chain-of-Thought)提示、工具调用(Tool Use)协议、记忆管理以及多智能体协作的架构模式。
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。
存算一体架构的工程实践：从 HBM-PIM 到 LPDDR5-PIM 的 AI 推理加速
深度解析存算一体(PIM)架构在AI推理中的工程实践。从HBM-PIM到LPDDR5-PIM，涵盖架构原理、编程模型、性能优化策略及2026年产业生态，含完整代码示例与性能基准。
WebAssembly边缘计算深度实战：从WasmEdge运行时到WASI-NN推理加速
深入解析WebAssembly在边缘计算中的应用，涵盖WasmEdge运行时架构、WASI-NN推理加速、Serverless Wasm、边缘容器编排、安全沙箱等实战方案，附完整代码和性能对比。
