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。
AI基础设施
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
当算力遇上物理墙：2026年9月AI基础设施的极限突围
从谷歌TPU突破100万芯片级坦诚"缺电"取代"缺芯"，到阿里云栖大会发布真武V900和20GW数据中心规划，从Meta 100克VR眼镜到液冷散热市场暴增60%，深度解析2026年9月AI基础设施如何撞上电力天花板并在其上凿出突围裂缝。
LLM 推理引擎架构演进：PagedAttention、Continuous Batching 与 vLLM/SGLang 深度工程
深度解析现代 LLM 推理引擎 PagedAttention 和 Continuous Batching 两大核心技术，结合 vLLM 与 SGLang 工程案例，完整拆解 KV Cache 内存管理、Iteration-Level 调度、RadixAttention 缓存复用的底层原理与生产最佳实践。
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
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。
AI集群的光互连革命：硅光子学共封装光学（CPO）架构深度工程实践
深度解析硅光子学共封装光学（CPO）在AI超算集群中的工程实现。从物理层架构、微环谐振器WDM设计、SerDes重构、2.5D封装挑战、可靠性冗余方案到OIO未来愿景，全面拆解光互连革命的技术细节与部署现实。
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。
RDMA 深度工程实战：从 Verbs 内存语义到 AI 训练集群零拷贝网络的全栈实践
从 Verbs 对象模型出发，完整拆解 RDMA 的 PD/MR/QP/CQ 体系与 RC 连接状态机，给出可运行的单边写与立即数通知代码，并深入内存注册成本、DCQCN 拥塞控制、PFC 死锁、GPUDirect RDMA 与 NCCL Ring AllReduce 工程实践，最后给出生产避坑清单。
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。
