Rust + CUDA IPC：多 GPU 间零拷贝张量通信工程实战
大规模 AI 模型训练与推理离不开多 GPU 协作。本文深入讲解 CUDA IPC 机制如何实现在同一节点内多 GPU 间零拷贝张量传递，并通过 Rust FFI 绑定给出完整工程实现，覆盖内存共享模型、事件同步、NVLink 拓扑感知、错误处理与 NCCL 集成。
AI基础设施
GPU 调度器多租户 AI 工作负载：Kubernetes 下的架构设计与工程实践
深入分析 Kubernetes 下多租户 GPU 集群的调度架构，涵盖 MIG/MPS/时间分片三大共享策略、Bin Packing 与运行时 Defragmentation 算法、Scheduler Extender 与 DRA 机制，以及生产级 QoS 保障与公平性设计。
GPUDirect Storage cuFile：GPU×NVMe零拷贝直通深度学习数据管道深度实战
深入解析NVIDIA GPUDirect Storage(GDS)技术架构与cuFile API编程模型，从内核驱动到AI训练框架集成，详解GPU显存与NVMe SSD之间的零拷贝DMA数据传输路径，含性能基准测试与生产环境部署指南。
向量数据库深度实战：Milvus、PgVector与Weaviate架构对比与选型全指南
深入对比三大主流向量数据库的架构设计、索引算法和性能特征，提供完整的选型决策指南
Rust 异步运行时深度比较：Tokio vs Glommio vs Monoio 与 AI 推理数据加载器选型实战
深入分析Rust生态三大异步运行时Tokio、Glommio、Monoio的架构差异，通过AI推理数据加载器的具体场景展示各自的性能表现与选型策略，含生产级双层调度架构设计与实测数据对比。
DiskANN：十亿级向量搜索引擎深度实战
深入剖析DiskANN微软开源磁盘级近似最近邻搜索系统，涵盖Vamana图索引、乘积量化、RNG剪枝、磁盘IO优化以及生产级部署实战。
2026年最值得关注的开源项目全景盘点：从AI基础设施到下一代开发工具的深度解析
深度盘点2026年最值得关注的开源项目：从vLLM/SGLang/MLC-LLM等AI基础设施，到Rolldown/Oxc等Rust开发工具链，再到DuckDB/RisingWave等数据引擎，全面解析12个关键项目的技术特性、应用场景和选型指南。
LLM 后训练量化深度实战：从 GPTQ/AWQ 到 FP8 与 KV Cache 量化的显存-带宽极限工程
从 Roofline 模型定量证明 decode 阶段 Tensor Core 利用率仅 0.33% 的内存墙困境出发，系统拆解 LLM 后训练量化的完整工程栈：group-wise 量化粒度、SmoothQuant 的 outlier 迁移、GPTQ 的 Hessian 误差补偿、AWQ 的激活感知缩放、FP8 延迟缩放与 KV Cache 分级量化，并给出逐层重建误差定位法与生产选型决策树。
vLLM 核心工程深度剖析：PagedAttention 与 KV Cache 调度如何重塑 LLM 推理基础设施
从操作系统内存管理思想切入，深度剖析vLLM PagedAttention核心机制：逻辑块/物理块分离、块表间接寻址、CoW并行采样、前缀缓存哈希索引，以及生产部署调优指南（含与SGLang RadixAttention对比）。
大模型推理优化与生产部署实战：从 KV Cache 管理到 vLLM 高并发服务的完整工程指南
2026年大模型推理优化完整工程指南：从KV Cache管理、PagedAttention机制、模型量化压缩到vLLM/SGLang推理引擎实战，涵盖FlashAttention加速、连续批处理、分布式并行推理、投机解码等核心技术，助力构建高可用、低延迟的生产级推理服务。
