边缘AI
WebAssembly边缘计算深度实战：从WASM运行时到毫秒级冷启动的生产级落地
边缘计算的核心诉求是在靠近数据源的网络边缘侧提供计算和存储能力，以降低延迟、减轻带宽压力、提升数据隐私性。然而，传统的容器化方案（如Docker）在边缘场景下面临着资源开销大、启动速度慢、安全性不足等挑战。WebAssembly（WASM）作为一种新的虚拟化技术，凭借其轻量、快速、安全、可移植的特性，正在边缘计算领域崭露头角。
eBPF 驱动的边缘 AI 推理全链路可观测性工程实践
探讨 eBPF 如何在边缘 AI 推理场景下实现零插桩、全量采样的全链路可观测性，涵盖 GPU 排队延迟追踪、系统调用剖析与上下文传播的工程实践。
边缘智能：AI 推理从云端下沉到设备端的技术革命
随着物联网设备的爆发和隐私保护需求的增长，AI 推理正在从云端走向边缘。本文深入分析边缘智能的关键技术路径与产业落地。
神经形态计算与类脑芯片2026：脉冲神经网络、忆阻器器件与边缘智能架构
深度分析2026年神经形态计算与类脑芯片技术全景，涵盖Intel Loihi 3/IBM NorthPole 2等最新处理器架构、脉冲神经网络第三代算法（代理梯度/SNN-Transformer）、忆阻器存内计算器件、传感-计算一体化设计，以及边缘智能场景的能效基准对比。
RISC-V架构AI芯片的崛起：从SiFive到平头哥玄铁，开源指令集如何重塑AI推理生态
深入分析RISC-V架构AI芯片的崛起，涵盖指令集扩展、主要产品对比、开源生态及对ARM的挑战。
边缘端大模型部署2026：模型压缩、量化与端侧推理框架的工程实践全景
系统梳理边缘端大模型部署的核心技术栈，涵盖模型压缩（剪枝、蒸馏、LoRA）、量化策略、端侧推理框架选型及工程化落地最佳实践。
AI芯片架构2026：从GPU垄断到专用加速器的多元化格局
深入分析2026年AI芯片领域的格局变化，解读从GPU向专用加速器的趋势转移、Chiplet技术的突破以及端侧AI芯片的最新进展。
2026年边缘计算与AI深度融合：从云端下沉到终端智能的算力新范式
深度解析2026年边缘计算与AI融合的技术趋势：端侧推理芯片三大路线、端云协同架构、行业落地案例与未来展望。
2026年AI芯片与先进计算架构实战：从存算一体到硅光互连的下一代算力基础设施工程体系
2026年AI芯片与先进计算架构完整实战指南：从NVIDIA Rubin/Blackwell架构演进、存算一体与近存计算、HBM4高带宽内存与CoWoS-UCIe先进封装、硅光子共封装光学CPO、超大规模数据中心InfiniBand NDR网络、浸没式液冷散热、边缘AI推理芯片，到TVM/MLIR编译器优化与软件栈生态，全面解析下一代算力基础设施工程体系的技术突破与实践路径。
