异构AI集群的统一调度：跨NVIDIA/AMD/Intel GPU的资源抽象与负载均衡工程实践
深度探讨异构AI集群统一调度的工程实践，涵盖GPU资源抽象、感知调度算法、碎片管理、运行时QoS保障，以及跨NVIDIA/AMD/Intel架构的实战经验与反模式分析。
异构计算
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。
Linux 内核 CPU 热插拔深度实战：状态机、调度器交互与异构计算核绑定工程
深入剖析 Linux 内核 CPU 热插拔状态机模型，揭示调度器/RCU/定时器等子系统的交互机制，给出生产环境核绑定与异构拓扑管理工程实践。
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。
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。
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
异构计算碎片化困局：GPU 池化与时分复用统一调度架构实战
深入剖析GPU碎片化的四种典型症状（尾部碎片、时空错配、规格错配、抢占盲区），提供基于CUDA MPS显存硬限额 应用层Checkpoint/Resume的池化方案，包含Go实现的碎片调度器和生产避坑指南。
Linux内核 Energy-Aware Scheduling (EAS)：ARM big.LITTLE 架构下的能效调度工程实战
深入剖析 Linux 内核 Energy-Aware Scheduling 的核心机制、能量模型构建、工程配置与调优策略，结合 AI 推理终端实战案例，展示如何通过 EAS 将设备功耗降低 50%。
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。
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。
