Linux 内核 io_uring 与 eBPF 协同在 AI 推理网关中的可编程数据面工程实践
在 AI 推理服务中，网关层承担着请求路由、负载均衡、流量控制和可观测性采集等关键职责。本文深入探讨如何通过 io_uring 的异步 IO 机制与 eBPF 的可编程内核执行能力协同工作，构建一个高性能、可观测、可编程的 AI 推理网关数据面
AI推理
Linux 大页内存、透明大页与 KSM 内存去重：AI 推理引擎内存子系统深度优化实践
系统拆解Linux大页内存三件套——HugePages、THP与KSM，结合vLLM/SGLang生产部署实战，提供降低P99延迟14%、吞吐提升18%的配置方案与eBPF监控脚本。
WebGPU Compute Shader 在异构计算中的深度工程实践：从浏览器到原生系统
WebGPU Compute Shader深度工程实战。涵盖Compute管线架构、WGSL矩阵乘法优化、浏览器与原生性能对比（vs CUDA）、实时视频风格迁移案例、2026年生态进展与部署清单。含完整Rust/wgpu代码。
AI 推理服务网格：多模型混合推理的架构设计与工程实践
深入拆解AI推理服务网格核心架构：Prefill/Decode分离部署、KV Cache统一内存池设计、多模型混合推理编排调度、自适应限流与模型热更新实战
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。
AMD XDNA 架构 Ryzen AI NPU 编程实战：从 AIE 阵列到生产级推理流水线
深度剖析 AMD XDNA 架构的 AIE 数据流微架构设计，通过 XRT C++ API 编写自定义 DPU 内核，构建 ONNX Runtime Vitis AI EP 推理流水线，涵盖 Windows DirectML 与 Linux XRT 双平台实战部署方案，含完整代码示例与性能数据。
ARM SME (Scalable Matrix Extension) 在终端 AI 推理中的架构演进与工程实践
深入剖析 ARMv9-A 架构的 Scalable Matrix Extension (SME)：二维 ZA Tile 存储模型、矩阵外积指令（SMOPA/FMOPA）语义、Linux 内核 ZA 上下文管理，以及如何为 MobileLLM 推理中的 QKV Projection 与 Attention 编写高性能 SME 内核，含完整汇编代码和性能基准对比
异构内存系统架构：从 CXL 3.0 池化到 AI 推断 KV Cache 分层
深入解析 CXL 3.0 池化架构下的 KV Cache 分层存储方案，从协议原理到 vLLM 生产实践的端到端指南
AI 基础设施的"杰文斯悖论"：为什么效率翻倍，算力消耗反而暴涨？
探索AI推理效率提升反而导致算力总消耗暴涨的杰文斯悖论现象。从FlashAttention、推测解码、KV Cache优化等技术浪潮出发，分析效率引擎如何成为需求膨胀的催化剂，并提供数学建模与工程应对之道。
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。
