分布式推理中的 KV Cache 管理与跨节点缓存共享：从理论到生产实践
深入探讨分布式推理系统中KV Cache的核心挑战、主流架构设计、传输协议实现以及生产环境优化策略。涵盖RDMA零拷贝传输、前缀缓存共享、一致性模型等关键技术，附完整代码示例与性能基准测试。
AI推理
Linux 内核 Memory Protection Keys (MPK)：硬件内存域隔离在 AI 推理安全中的工程实战
深入分析 Linux 内核 Memory Protection Keys (MPK) 硬件内存域隔离技术，涵盖 Intel PKU/ARM64 MPK 硬件原理、Linux 4.9+ 内核 pkey API、Rust 实战集成模型权重只读保护、Seccomp+MPK 多层沙箱隔离。附生产部署性能基准和 Checklist。
Linux 内核 io_uring 时间轮与异步超时机制深度工程：构建百万级定时器的高性能 AI 推理请求调度
深入解析 Linux 内核 io_uring 内置时间轮机制，从内核 hrtimer 到多级时间轮数据结构，构建零系统调用的百万级并发异步超时调度引擎，专为 AI 推理网关的请求生命周期管理设计。涵盖链接超时、MULTISHOT 重试、NUMA 亲和性优化及生产级部署 checklist。
Linux 内核热插拔与 CPU 调度深度实战：从动态拓扑变更到 AI 推理服务的弹性伸缩
深入剖析Linux内核CPU热插拔机制与调度域动态重构原理，结合AI推理服务的生产级部署案例，给出一套完整的弹性伸缩工程实践方案。涵盖SRCU同步、中断路由迁移、cpuset协同、K8s集成及性能基准数据。
AI推理优化实战：模型压缩与服务化部署全链路
深入研究AI模型推理优化技术，覆盖知识蒸馏、量化、剪枝、推理服务化和AI芯片加速等核心方向
