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
AI推理
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。
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
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。
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
