GPU 显存碎片化深度实战：从 Buddy 分配器、expandable_segments 到碎片率治理与 CUDA OOM 修复
每一个在 A100/H100 上跑过大模型训练或长上下文推理的工程师，大概率都见过这样一个让人抓狂的报错：
AI基础设施
Linux内核 EEVDF 调度器：从 CFS 到最早截止时间优先的架构革命
深入分析Linux 6.6引入的EEVDF（最早合格虚拟截止时间优先）调度器，从内核源码角度解析其算法原理、实现机制以及在AI推理基础设施中的实战调优策略
AI 训练与推理混部场景下 Linux I/O 优先级工程实战：从 cgroup iocost 到 io_uring sqthread 的端到端隔离
深入解析 Linux 内核 I/O 优先级四层控制体系（NVMe WRR / cgroup v2 io / ionice / io_uring sqthread），提供 AI 训练与推理混部场景下从 cgroup iocost 到 NVMe 硬件队列的完整隔离方案与可观测性实践。
io_uring 共享多提交队列：构建无锁 AI 推理服务的多生产者请求引擎
深入剖析io_uring多提交队列(Multi-SQ/Shared WQ)架构原理，提供从代码实现到生产部署的完整方案，展示在96核服务器上实现近14M IOPS的实战经验。
从 io_uring 到零拷贝对象存储网关：AI 训练数据管道的性能革命
深入剖析如何从零构建一个基于 io_uring 的 S3 兼容对象存储网关，为 AI 训练数据管道提供极致吞吐。探讨 Fixed Buffers、SQPOLL、零拷贝 sendmsg、多 IO 合并等核心技术的工程实践。
CXL 内存池化：构建下一代 AI 集群的内存基础设施
深入分析 CXL 内存池化技术在 AI 集群中的应用，涵盖 CXL 协议栈、Linux 内核 CXL 子系统实现、NUMA 分层调度策略、以及 KV Cache 扩展和 Checkpoint 异步写入等工程实践。
CXL 内存池化架构深度实战：从协议分层到生产级部署
CXL（Compute Express Link）深度技术解析：从协议栈三层架构、基于目录的缓存一致性机制，到内存拓扑设计、Linux内核CXL子系统实现，以及AI推理集群中的生产级部署实战
Slurm 作业调度与 GPU 拓扑感知调度深度工程实战：从 backfill 回填、gang scheduling 到 cgroup v2 隔离与 MPI 全链路解析
从 slurmctld 调度主循环与 TRES 资源模型出发，逐层拆解 backfill 回填两趟扫描、GPU 拓扑感知位图排序与 gpu-bind、topology/tree 交换机亲和、cgroup v2 设备隔离，以及 PMIx/torchrun 启动链路的生产级工程实践与落地清单。
Linux内核sched_ext BPF调度器实战——AI训练与推理服务混部场景下的自定义调度策略
深入解析Linux 6.12引入的sched_ext BPF调度器框架，通过完整代码示例展示如何为AI训练与推理混部场景开发生产级自定义调度器，包含vtime加权、NUMA感知放置、时间片差异化等核心机制，并附有双路EPYC 9654 4×H100基准测试数据。
Inside JAX：XLA 编译器如何将 Python 函数编译为 GPU PTX 代码
深入拆解 JAX/XLA 核心编译机制：Tracing 编译模型、HLO 中间表示、算子融合、自动并行化(GSPMD)、自定义VJP与性能调优实战
