AI 基础设施的"杰文斯悖论"：为什么效率翻倍，算力消耗反而暴涨？
探索AI推理效率提升反而导致算力总消耗暴涨的杰文斯悖论现象。从FlashAttention、推测解码、KV Cache优化等技术浪潮出发，分析效率引擎如何成为需求膨胀的催化剂，并提供数学建模与工程应对之道。
AI推理
CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
AI推理系统的端到端延迟工程：从网络入口到Token输出的全链路分解与优化实践
系统拆解AI推理请求全链路延迟：网络层、调度层(Prefill/Decode)、流式输出各环节优化方案与代码实战，涵盖Connection Pool、Chunked Prefill、PagedAttention、背压控制等核心技术。
SYCL/oneAPI 异构计算编程模型：从 CUDA 锁定到跨平台 GPU 编程的实战突围
深入解析 SYCL 2020 标准的核心抽象（buffer/accessor、ND-Range、USM），对比 CUDA 生态的差异与优势，并通过生产级推理引擎集成案例展示如何在 NVIDIA/AMD/Intel 三大平台上用一套代码完成高性能 GEMM 计算。包含 sub-group shuffle、双队列 pipeline、AdaptiveCpp 单一源码多后端的实战技巧，以及 ResNet-50 跨平台性能基准数据。
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。
Intel AMX 加速 AI 推理：从 Tile 矩阵运算到生产级算子优化
深入剖析 Intel AMX 架构设计、Tile 寄存器、TMUL 矩阵乘法单元，给出完整的 BF16/INT8 矩阵乘法代码实现和性能实测数据，以及在 LLM 推理场景的工程实践要点。
AMD XDNA 架构 Ryzen AI NPU 编程实战：从 AIE 阵列到生产级推理流水线
深度剖析 AMD XDNA 架构的 AIE 数据流微架构设计，通过 XRT C++ API 编写自定义 DPU 内核，构建 ONNX Runtime Vitis AI EP 推理流水线，涵盖 Windows DirectML 与 Linux XRT 双平台实战部署方案，含完整代码示例与性能数据。
万亿参数大模型推理系统架构：从显存墙到多节点部署的实战工程
深入剖析万亿参数大模型推理的系统化工程架构，涵盖TP/PP/EP/DP四维并行策略组合、KV Cache三级存储/H2O淘汰策略、MXFP4/FP8量化协同、vLLM多节点部署实战（含docker-compose配置）、PD分离架构与Ray调度层调优、关键监控指标与自适应batch调度，以及HBM4-PIM/光学互连/联邦推理等前沿方向展望。
AI 推理服务生产化实战：从 Jupyter Notebook 到高可用推理集群
从 Jupyter Notebook 到生产级推理平台的完整工程路线图：覆盖多模型共享推理引擎、Continuous Batching 调优、基于排队论的自适应扩缩容、GPU 显存碎片整理与 KV Cache 管理、模型热更新与灰度发布、三级缓存架构与成本优化策略。
多路径 TCP（MPTCP）深度工程实践：从协议原理到 AI 边缘推理的链路聚合
深入剖析多路径TCP（MPTCP）的协议架构与Linux内核实现，涵盖元连接与子流抽象、DSN/SSN序列空间、路径管理器、调度器策略，以及AI边缘推理场景下通过链路聚合和冗余调度实现高吞吐与超低延迟的工程实践。
