Linux内核内存压缩子系统：zswap/zram深度实战与AI推理场景优化
深入剖析Linux内核zswap与zram的架构设计、核心数据结构、页面交互流程，并给出AI推理场景下的工程化调优实践。涵盖压缩算法选型、监控指标体系、性能陷阱规避等内容。
AI推理
从零实现扩散模型推理引擎：Rust + wgpu 的 GPU 加速图像生成架构
使用Rust语言从零实现AI扩散模型推理引擎（类Stable Diffusion）的深度实战，涵盖UNet GPU计算内核、Flash Attention等价内存管理、Karras噪声调度WGSL内核、VAE分块解码显存优化、StepArena复用策略、DDIM/DPM-Solver++采样器统一抽象，wgpu多后端（Vulkan/Metal/DX12/WebGPU）性能基准与对比。
AI 推理服务的 Huge Pages 工程实战——从 THP 陷阱到 PMD 大页调优与 KSM 协同
深入剖析 Linux Transparent Huge Pages 在 AI 推理服务中的尾延迟陷阱，从 TLB Miss 根源出发，详解 khugepaged 工作机制、四种 defrag 策略、GPU 显存映射冲突，并提供静态 hugetlbfs + madvise 精准标记的生产级调优方案。含 BPF 追踪脚本与决策树。
Intel AMX 深度工程实战：从 TMUL 指令到 AI 推理加速
深度解析 Intel AMX 指令集架构：从 Tile 寄存器设计、TMUL 指令语义到 AI 推理引擎的工程集成。包含 bf16/int8 矩阵乘法代码、oneDNN/oneMKL 集成、LLM 推理实测性能数据，以及 VMCS 虚拟化配置。
RISC-V Vector Extension (RVV) AI 推理算子深度实战——从零编写高性能向量内核
深入解析 RISC-V Vector Extension 在 AI 推理核心算子（Softmax、LayerNorm、SiLU、INT8 GEMM）中的高性能实现，涵盖 vsetvli 动态长度机制、LMUL 吞吐倍增器、VFMA 累加链归约、以及在平头哥 C910 上的实测性能基准。
ARM SME2 可扩展矩阵扩展：AI推理的下一代硬件加速引擎
ARM SME2（Scalable Matrix Extension 2）是ARMv9.4-A架构的核心扩展，首次引入二维ZTile矩阵寄存器和FMOPA外积累加指令，使通用CPU具备与入门级GPU竞争的INT8/BF16矩阵运算能力。本文深入解析SME2硬件架构、编程模型、LLM推理工程实践以及性能实测数据。
ARM SVE2 可扩展向量扩展：AI 推理加速的深度工程实战
深入解析ARM SVE2可扩展向量扩展在AI推理加速中的核心机制与工程实战：从VLA模型的谓词寄存器到SDOT指令的INT8矩阵乘手写kernel，覆盖RoPE/Softmax并行化、编译器自动向量化、Graviton4实测数据、以及与RISC-V V扩展的AI推理性价比对比。
CXL 3.x 内存池化与 AI 推理的分层实战：从 PCIe 物理层到 PagedAttention 内核适配
深入解析 CXL 3.x 内存池化如何改变 AI 推理引擎的 KV Cache 分层架构，涵盖从硬件协议到 Linux Tiered Memory 子系统的完整技术链，结合 vLLM PagedAttention 实战给出部署建议。
Linux 内核 KSM 内存去重与 AI 推理 KV Cache 共享：从页面扫描算法到生产级部署实战
深度解析 Linux 内核 KSM 子系统的哈希树扫描算法、写时复制机制与红黑树架构，结合 AI 推理场景下 Transformer 模型 KV Cache 的内存冗余问题，提供从 madvise 系统调用到 vLLM 共享 KV Cache 的完整工程实践路径，包含生产环境调优参数基准与性能对比数据。
机密 AI 推理实战：在 Intel TDX / AMD SEV-SNP 可信执行环境中部署 LLM 推理服务
深入探讨如何利用现代CPU的可信执行环境（TEE）构建机密AI推理体系，在Intel TDX和AMD SEV-SNP硬件保护下部署LLM推理服务，确保数据在使用过程中（Data-in-Use）始终处于加密保护状态。
