异构计算的跨平台统一编程：oneAPI、SYCL 与 C++ 标准并行算法的工程实战
深度解析异构计算的跨平台统一编程模型：从CUDA生态锁定问题出发，剖析SYCL分层抽象、oneAPI工具链、C++17/20标准并行算法的工程实战。包含四种矩阵乘法实现的完整性能对比，以及从实验到生产的完整CheckList。
并行计算
CUDA 内核优化实战：从内存合并访问到 Warp 级原语与 CuTile 抽象的深度工程指南
本文系统性地讲解 CUDA 内核优化的核心方法论与工程实践，从全局内存合并访问、Shared Memory Bank Conflict 消除、Warp 级原语规约、线程占用率计算，到现代 CuTile 抽象与 Tensor Memory Accelerator 的使用，配合完整的代码示例与 Nsight Compute 性能分析数据。
WebGPU Compute Shader 深度工程实战：从 WGSL 到 GPU 极致优化
深入剖析WebGPU Compute Shader工程实现，从WGSL着色器语言到workgroup内存模型、同步原语，并通过矩阵乘法优化、并行前缀和与直方图统计三个典型GPU算法完整实现，展示如何在浏览器中榨取GPU并行算力极限。
WebGPU计算着色器与下一代GPU编程：从并行排序到浏览器端GPGPU实战
深入解析WebGPU计算着色器的架构设计与执行模型，涵盖GPU内存层次、绑定工作组、并行Bitonic Sort完整WGSL实现、银行冲突优化、Occupancy调优、AI推理加速等浏览器端GPGPU核心技术
Polyhedral 编译优化：从依赖分析到自动并行化的深度工程实战
深入剖析Polyhedral编译优化的数学框架与工程实战：从迭代域建模、四类数据依赖分析，到Pluto算法的自动并行化与locality联合优化，再到MLIR Affine dialect和Polly的实现机制。包含Jacobi stencil的完整优化流程与性能数据对比。
Mamba状态空间模型的硬件感知推理优化：从选择性扫描到并行前缀和
深入分析Mamba架构选择性扫描的GPU硬件感知优化策略，包括并行前缀和、CUDA Kernel Fusion、FlashAttention风格IO-Aware Tiling等全链路优化方案，实测14倍加速。
AI大模型分布式训练：张量并行与流水线并行深度实践
深入拆解大模型训练的两大核心并行策略——张量并行与流水线并行。从矩阵分块原理、1F1B 调度算法到 Megatron-LM 工程实现，配合 PyTorch 代码实战，详解 TP × PP × DP 三维并行体系如何在 3072 张 GPU 上跑出近线性加速比。
WebGPU 实战：浏览器内并行计算的全新时代 — 从 Compute Shader 到 ML 推理的 GPGPU 革命
WebGPU实战权威指南：从计算着色器原理到浏览器内ML推理的完整实现路径。涵盖WGSL着色器、矩阵乘法性能基准、图像超分辨率项目实战及渐进增强部署策略。
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。
GPU计算着色器与线程组执行模型深度解析：从SIMT波前调度到共享内存库冲突优化的GPU并行计算架构
从硬件视角解析GPU SIMT执行模型、线程层级、共享内存Bank冲突优化及内存合并访问策略。
