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
ARM SME（Scalable Matrix Extension）：面向 AI 推理的矩阵加速架构与工程实践
深入解析ARM SME的硬件架构、指令集设计与编译器实践，展示矩阵乘法微内核实现、2:4结构化稀疏加速，以及在LLM推理中的实战优化技巧。
利用 Linux cgroup v2 与 eBPF 实现 AI 推理服务的功耗-延迟联合调优工程
探讨如何在 Linux 内核层面，通过 cgroup v2 资源控制与 eBPF 实时监控的协同，实现功耗预算约束下 AI 推理服务质量（QoS）的最大化。
AI Inference Gateway 的请求调度与动态批处理：从 Continuous Batching 到 vLLM 生产级实现的深度工程实战
深入剖析 vLLM 中 Continuous Batching、Chunked Prefill 以及 Prefill-Decode Disaggregation 等关键技术的实现原理，结合生产级配置与基准数据给出可落地的调优方案。
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io_uring资源生命周期全链路治理：AI推理百万级并发中的工程实战
深入剖析io_uring资源生命周期治理全链路，涵盖fork安全、异步取消、链接链管理、SQPOLL线程模式、ring池化架构及生产性能实战数据
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。
ARM MTE 内存标记扩展深度实战：AI 推理运行时的硬件级内存安全防线
ARM MTE代表了内存安全领域的一次范式转变——从纯软件的“事后检测”走向硬件辅助的“实时防护”。本文深入剖析MTE架构原理、编译器支持、操作系统集成，并给出在AI推理运行时的完整部署方案。
WebGPU SIMT 子群组操作与矩阵乘法 AI 推理协同优化：从 Warp Shuffle 到 Hopper WGMMA 的全栈工程
深入剖析 WebGPU 子群组(SIMT subgroup)原语如何映射到 NVIDIA Warp Shuffle、AMD GCN Wave Intrinsics 以及 Hopper WGMMA 指令，提供可落地的矩阵乘法优化实现，演示如何在不依赖 CUDA 生态的前提下，通过跨平台着色器语言实现生产级 AI 推理加速。
Rust + GPU 计算着色器：跨平台 AI 推理引擎的工程实践
深入探讨 Rust 配合 GPU 计算着色器（wgpu/WGSL）构建跨平台 AI 推理引擎的技术选型方案、显存管理策略、INT8量化矩阵乘 kernel 实现，以及生产部署中的六大常见陷阱与性能数据对比。
