多路径 TCP（MPTCP）深度工程实践：从协议原理到 AI 边缘推理的链路聚合
深入剖析多路径TCP（MPTCP）的协议架构与Linux内核实现，涵盖元连接与子流抽象、DSN/SSN序列空间、路径管理器、调度器策略，以及AI边缘推理场景下通过链路聚合和冗余调度实现高吞吐与超低延迟的工程实践。
AI推理
AI推理引擎中的KV-Cache内存管理：从零设计Buddy-Slab混合分配器
深入分析LLM推理引擎中KV-Cache的内存访问模式，从零实现一个Buddy-Slab混合分配器。解决通用分配器在高并发KV-Cache分配场景下的锁竞争、页表碎片和NUMA不友好问题，实测性能优于malloc 13倍。
io_uring task work 与 RT 优先级继承的深度工程分析：AI 推理网关隐性优先级反转的诊断与治理
深度分析 io_uring task work 与 Linux RT 优先级继承机制交互时引发的隐性优先级反转问题，提供完整诊断方法、实战代码和治理方案
TVM TensorIR 自动化算子优化工程实践：从调度原语到硬件原生性能
深入解析Apache TVM的TensorIR调度原语体系和AutoTIR自动调优机制，涵盖循环变换、内存层次调度、rfactor归约分解等核心优化原语，以及在FlashAttention等真实推理场景中的工程落地与性能数据。
ARM SME (Scalable Matrix Extension) 在终端 AI 推理中的架构演进与工程实践
深入剖析 ARMv9-A 架构的 Scalable Matrix Extension (SME)：二维 ZA Tile 存储模型、矩阵外积指令（SMOPA/FMOPA）语义、Linux 内核 ZA 上下文管理，以及如何为 MobileLLM 推理中的 QKV Projection 与 Attention 编写高性能 SME 内核，含完整汇编代码和性能基准对比
Linux 内核 io_uring 与 eBPF 协同在 AI 推理网关中的可编程数据面工程实践
在 AI 推理服务中，网关层承担着请求路由、负载均衡、流量控制和可观测性采集等关键职责。本文深入探讨如何通过 io_uring 的异步 IO 机制与 eBPF 的可编程内核执行能力协同工作，构建一个高性能、可观测、可编程的 AI 推理网关数据面
GPU Direct Storage：GPU 直接存储访问在 AI 推理数据管道中的工程实践
GDS让GPU显存直接与NVMe控制器建立DMA链路。深入剖析nvidia-fs驱动架构、cuFile API异步批量提交、GPU内存注册双缓冲策略，结合PyTorch容器化部署给出性能调优参数矩阵。
Linux 内核 PREEMPT_RT 在 AI 推理低延迟路径中的工程实践——从抢占延迟到确定性响应
深入分析 Linux PREEMPT_RT 实时抢占补丁的核心机制，展示如何将其应用于 AI 推理服务关键路径，实现微秒级的确定性响应，解决 P99/P99.9 长尾延迟问题。
AI 推理服务网格：多模型混合推理的架构设计与工程实践
深入拆解AI推理服务网格核心架构：Prefill/Decode分离部署、KV Cache统一内存池设计、多模型混合推理编排调度、自适应限流与模型热更新实战
Rust Portable SIMD 生产级 AI 推理实战：从 Token 评分到 KV-Cache 管理
深入探讨 Rust 的 std::simd (Portable SIMD) 标准化 API 在 LLM 推理引擎后处理管线中的实战优化，涵盖 Softmax、Top-K/Top-P 采样、Attention Score 处理、KV-Cache 内存管理，含完整代码示例与性能基准。
