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
AI推理
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。
ARM64 Memory Tagging Extension (MTE) 在 AI 推理引擎中的内存安全加固工程实践
深度解析ARM64 MTE硬件机制及其在AI推理引擎C++插件中的内存安全加固实践，包含编译器插桩、TensorRT插件工程应用、性能实测与PAC/BTI协同防御体系
现代编译器后端的图着色寄存器分配：从 Chaitin-Briggs 到 LLVM Greedy 的生产级工程实践
深入剖析工业级编译器中的寄存器分配算法，从经典 Chaitin-Briggs 图着色到 LLVM Greedy 生产实例，包含活跃性分析、冲突图构造、溢出代价启发式、Coalescing、区间分割、Eviction 策略，以及 AI 推理引擎中的实际问题与调优。
多模型协同推理架构：请求编排引擎与异构调度深度工程
深入解析多模型协同推理的核心工程挑战，涵盖异构调度、请求编排引擎设计、跨模型缓存机制与实际生产优化。从DAG建模到Work Stealing，从放置策略到实战案例。
Linux 内核并发原语与内存排序深度工程 — 从原子操作、内存屏障到无锁数据结构在 AI 推理中的生产实践
深入剖析Linux内核并发原语与内存排序机制，从原子操作、编译器屏障、硬件内存屏障到RCU、Seqlock等高级同步原语，结合AI推理服务中的无锁环形缓冲区、KV Cache管理、模型热加载等实战案例，系统讲解如何在生产环境中构建高性能无锁并发系统。
Linux Kernel PSI 深度解析：从内核压力信号到 AI 推理 QoS 与自动弹性伸缩
深入Linux内核PSI（Pressure Stall Information）机制，从内核任务停滞时间统计到cgroup2 per-cgroup压力视图，结合BPF程序跟踪压力事件，构建AI推理服务的自动弹性伸缩方案
Linux systemd 在 AI 推理集群中的服务管理、资源精细化控制与 cgroup v2 集成工程实战
从AI推理集群的工程需求出发，深入剖析systemd如何通过cgroup v2控制器、套接字激活、看门狗机制和实时调度策略，为推理服务提供生产级的可靠性保证。包含Noisy Neighbor排查、GPU Hang检测、OOM循环重启防护等实战案例。
GPU 缺页中断与 CUDA Unified Memory — 从 HMM 框架到 AI 推理大显存管理的工程实践
深入解析 GPU MMU 页表管理与 CUDA Unified Memory 的按需页迁移机制，剖析 Linux 内核 HMM 框架的设计原理与 NVIDIA UVM 驱动实现，给出在 AI 推理生产环境中利用 UM 管理超大规模显存的实战方法论。
PyTorch 2.x torch.compile 与 Inductor 后端深度工程：从 FX Graph 到 Triton kernel 的 AI 推理全栈优化
深入拆解 PyTorch 2.x torch.compile 的完整技术栈——从 TorchDynamo 的 Python 字节码拦截到 Inductor 的 Triton kernel 代码生成，结合生产级推理部署经验，给出可落地的工程指南。
