WebGPU Compute Shader 在异构计算中的深度工程实践：从浏览器到原生系统
WebGPU Compute Shader深度工程实战。涵盖Compute管线架构、WGSL矩阵乘法优化、浏览器与原生性能对比（vs CUDA）、实时视频风格迁移案例、2026年生态进展与部署清单。含完整Rust/wgpu代码。
异构计算
Linux内核DMA-BUF显式同步与跨驱动缓冲区共享：从零构建零拷贝GPU计算管线
在现代AI推理管线中，数据搬运的耗时往往超过计算本身。CPU与GPU、GPU与GPU、存储与加速器之间的零拷贝数据共享，是突破性能瓶颈的关键。Linux内核的DMA-BUF子系统正是解决这一问题的核心基础设施，而显式同步机制（explicit fencing）则是保证多设备并发访问正确性的基石。本文将深入DMA-BUF的内部机制，从零实现一个跨驱动的零拷贝GPU计算管线。
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。
GPU计算生态深度实战：从CUDA到异构计算的编程模型与工程实践
从GPU硬件架构出发，深入剖析CUDA编程模型的底层原理，探讨内存层次优化、线程调度机制，并对比分析HIP、SYCL等开放生态替代方案，介绍基于CXL和池化的GPU资源调度前沿实践。
2026年AI芯片新纪元：从GPU垄断到异构计算生态的多元化突围
2026年AI芯片市场迎来多元化格局，从GPU垄断走向CPU+GPU+NPU+DPU异构计算新范式
