Linux 大页内存、透明大页与 KSM 内存去重：AI 推理引擎内存子系统深度优化实践
系统拆解Linux大页内存三件套——HugePages、THP与KSM，结合vLLM/SGLang生产部署实战，提供降低P99延迟14%、吞吐提升18%的配置方案与eBPF监控脚本。
AI推理
Linux 内核 CFS 调度器与 uclamp：AI 推理延迟敏感型工作负载的渗透性 QoS 与调度优化完全实践
深入解析 Linux 内核 uclamp（Utilization Clamp）机制在 AI 推理延迟敏感型工作负载中的应用。从 CFS 调度器内核实现到生产实践，涵盖混部场景的 P99/P999 延迟优化完整方案。
Linux 内核 FUSE 深度剖析：从 VFS 接口到高性能用户态文件系统的工程实现
FUSE (Filesystem in Userspace) 核心技术深度解析：writeback 缓存、splice 零拷贝、io_uring 批量调度、DAX 直接访问四种机制如何缩小与原生文件系统的性能差距，以及生产环境调优实战矩阵
用 Rust + tokio 构建 AI Inference 路由层 — 统一 API、KV Cache 感知调度与生产级负载均衡
深度实战：用 Rust + tokio 构建高性能 AI Inference 路由层，揭秘 KV Cache 感知调度、Streaming 背压控制、熔断器与 OpenTelemetry 全链路可观测性
AMD Instinct MI300X 显存子系统与 AI 推理深度实战：从 HBM3 带宽榨取到 Infinity Fabric 全互联扩展
深入分析 AMD Instinct MI300X 的 192GB HBM3 显存子系统、3.5D Chiplet 封装、Infinity Fabric 全互联拓扑，并通过 HIP 编程实战展示如何在 ROCm 生态中榨取每一字节带宽。涵盖 MFMA 指令优化、L2/L3 缓存协同、8 卡 mesh 扩展以及与 H200/B200 的架构对比。
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。
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
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。
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 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
