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。
AI推理
io_uring task work 与 RT 优先级继承的深度工程分析：AI 推理网关隐性优先级反转的诊断与治理
深度分析 io_uring task work 与 Linux RT 优先级继承机制交互时引发的隐性优先级反转问题，提供完整诊断方法、实战代码和治理方案
AI推理引擎核心架构解析：从NVIDIA TensorRT到AMD ROCm的开源生态与性能调优
深入解析AI推理引擎的核心架构设计，对比NVIDIA TensorRT与AMD ROCm的技术差异，介绍算子融合、量化、批处理等推理优化技术的工程实践。
CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
WebGPU 通用计算实战：从 Compute Shader 到浏览器端本地 AI 推理
从零编写分块矩阵乘法 Compute Shader，深入 WebGPU 内存层次与 workgroup 共享内存，并落地到浏览器端本地 AI 推理的生产级实战。
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。
万亿参数大模型推理系统架构：从显存墙到多节点部署的实战工程
深入剖析万亿参数大模型推理的系统化工程架构，涵盖TP/PP/EP/DP四维并行策略组合、KV Cache三级存储/H2O淘汰策略、MXFP4/FP8量化协同、vLLM多节点部署实战（含docker-compose配置）、PD分离架构与Ray调度层调优、关键监控指标与自适应batch调度，以及HBM4-PIM/光学互连/联邦推理等前沿方向展望。
Linux Kernel PREEMPT_RT 实时系统深度工程实战：从硬中断线程化到 AI 推理确定性调度
Linux 6.12 正式主线化 PREEMPT_RT，实时 Linux 不再是外挂补丁。本文深入解析中断线程化、自旋锁变mutex、优先级继承等核心机制，结合AI推理确定性响应场景给出完整的生产部署实践方案和cyclictest调优指南。
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。
AI推理中KV Cache的跨层调度与推测解码协同优化：从vLLM PagedAttention到TensorRT-LLM的工业实践
深入分析AI推理中KV Cache管理与推测解码的协同优化问题，涵盖vLLM PagedAttention的工程代价、推测解码与Prefix Cache的冲突分析、TensorRT-LLM的Context-Aware调度方案，以及一个可落地的Spec-Aware KV Scheduler（SKVS）架构设计与性能基准测试。
