RISC-V 向量扩展 RVV 1.0 AI 推理实战：从向量寄存器到端端侧 LLM 加速
RISC-V 向量扩展 RVV 1.0 在 AI 推理优化中的深度实战指南：架构原理、寄存器模型、向量化编程范式，以及从矩阵乘法、激活函数到 LayerNorm 的完整实现与性能基准。结合 SpacemiT K1、平头哥 C920 等真实硬件平台，分析 RVV 与 NPU 协同部署策略。
AI推理
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。
ARM SME2 可扩展矩阵扩展：AI推理的下一代硬件加速引擎
ARM SME2（Scalable Matrix Extension 2）是ARMv9.4-A架构的核心扩展，首次引入二维ZTile矩阵寄存器和FMOPA外积累加指令，使通用CPU具备与入门级GPU竞争的INT8/BF16矩阵运算能力。本文深入解析SME2硬件架构、编程模型、LLM推理工程实践以及性能实测数据。
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
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 CPUIdle 与 AI 推理服务的功耗-延迟协同调度深度工程实践
深度解析 Linux cpuidle 子系统在 AI 推理网关场景下的功耗-延迟协同。涵盖 menu/TEO/haltpoll governor 对比、C-state 分层策略、eBPF 实时监控、ARM64 PSCI 差异、混合关键性部署实战。
AI 推理服务的 Huge Pages 工程实战——从 THP 陷阱到 PMD 大页调优与 KSM 协同
深入剖析 Linux Transparent Huge Pages 在 AI 推理服务中的尾延迟陷阱，从 TLB Miss 根源出发，详解 khugepaged 工作机制、四种 defrag 策略、GPU 显存映射冲突，并提供静态 hugetlbfs + madvise 精准标记的生产级调优方案。含 BPF 追踪脚本与决策树。
Rust Portable SIMD 生产级 AI 推理实战：从 Token 评分到 KV-Cache 管理
深入探讨 Rust 的 std::simd (Portable SIMD) 标准化 API 在 LLM 推理引擎后处理管线中的实战优化，涵盖 Softmax、Top-K/Top-P 采样、Attention Score 处理、KV-Cache 内存管理，含完整代码示例与性能基准。
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。
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。
