SGLang：结构化生成与 RadixAttention 推理引擎深度实战
深度剖析 SGLang 框架如何通过 RadixAttention 前缀缓存和压缩有限状态机（Compressed FSM）两大核心机制，在生产环境中实现 3-10 倍的结构化生成吞吐提升
AI推理
Linux RT Group Scheduling 与 cgroup CPU 带宽控制：构建确定性 AI 推理延迟保障的工程实战
深入 Linux RT 组调度与 cgroup v2 CPU bandwidth 控制器，提供 AI 推理服务的确定性延迟保障方案，涵盖 cpu.max 配置、NUMA 感知隔离、SCHED_DEADLINE 准入控制、Intel RDT/ARM MPAM 三级防护与生产陷阱规避。
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。
Rust + GPU 计算着色器：跨平台 AI 推理引擎的工程实践
深入探讨 Rust 配合 GPU 计算着色器（wgpu/WGSL）构建跨平台 AI 推理引擎的技术选型方案、显存管理策略、INT8量化矩阵乘 kernel 实现，以及生产部署中的六大常见陷阱与性能数据对比。
WebNN：浏览器原生 AI 推理的标准化之路与工程实战
从WebGL到WebGPU再到WebNN，浏览器AI推理的标准化演进全解析，包含端到端工程实战示例、多后端性能对比、首帧延迟优化与降级策略。
近数据计算架构：Linux 块层与 NVMe 计算存储协议深度解析
> **摘要**：当 AI 集群的数据搬运开销超过计算本身，传统"CPU 中心"架构已触及内存墙与功耗墙。本文从 Linux 块层子系统出发，深入剖析 NVMe 计算存储（Computational Storage）协议栈的演进路径，结合 io_uring 与 SPDK 实战案例，揭示近数据计算（Near-Data Processing）如何从论文走向生产。
AMD Instinct MI300X 显存子系统与 AI 推理深度实战：从 HBM3 带宽榨取到 Infinity Fabric 全互联扩展
深入分析 AMD Instinct MI300X 的 192GB HBM3 显存子系统、3.5D Chiplet 封装、Infinity Fabric 全互联拓扑，并通过 HIP 编程实战展示如何在 ROCm 生态中榨取每一字节带宽。涵盖 MFMA 指令优化、L2/L3 缓存协同、8 卡 mesh 扩展以及与 H200/B200 的架构对比。
ARM MTE 内存标记扩展深度实战：AI 推理运行时的硬件级内存安全防线
ARM MTE代表了内存安全领域的一次范式转变——从纯软件的“事后检测”走向硬件辅助的“实时防护”。本文深入剖析MTE架构原理、编译器支持、操作系统集成，并给出在AI推理运行时的完整部署方案。
WebGPU SIMT 子群组操作与矩阵乘法 AI 推理协同优化：从 Warp Shuffle 到 Hopper WGMMA 的全栈工程
深入剖析 WebGPU 子群组(SIMT subgroup)原语如何映射到 NVIDIA Warp Shuffle、AMD GCN Wave Intrinsics 以及 Hopper WGMMA 指令，提供可落地的矩阵乘法优化实现，演示如何在不依赖 CUDA 生态的前提下，通过跨平台着色器语言实现生产级 AI 推理加速。
Linux内核io_uring资源生命周期全链路治理：AI推理百万级并发中的工程实战
深入剖析io_uring资源生命周期治理全链路，涵盖fork安全、异步取消、链接链管理、SQPOLL线程模式、ring池化架构及生产性能实战数据
