Rust + CUDA IPC：多 GPU 间零拷贝张量通信工程实战
大规模 AI 模型训练与推理离不开多 GPU 协作。本文深入讲解 CUDA IPC 机制如何实现在同一节点内多 GPU 间零拷贝张量传递，并通过 Rust FFI 绑定给出完整工程实现，覆盖内存共享模型、事件同步、NVLink 拓扑感知、错误处理与 NCCL 集成。
GPU编程
CUDA Warp 编程深度实战：从 Bank Conflict 到 Tensor Core 极限优化
深入NVIDIA GPU Warp级并行机制，从Bank Conflict原理到Tensor Core极限优化，涵盖Shared Memory架构、Warp分支发散、FP16矩阵乘实战案例及NSight Compute性能分析
JAX/XLA 编译器基础设施深度解析：从 Python 函数到分布式 GPU 代码的编译之旅
深入拆解 JAX 的编译流水线，从 trace 机制到 HLO 优化、从自动微分规则推导到 GSPMD 分区器，揭示这套系统如何将 Python 代码转化为跨数百个 TPU/GPU 运行的高性能计算图。
CUDA Unified Memory 深度工程：虚拟内存管理、页面迁移与 OOM 治理实战
深入剖析CUDA Unified Memory的内部机制、页面迁移策略、VMM虚拟内存管理API以及生产环境中的OOM治理方案。涵盖从CUDA 6到CUDA 12的内存模型演进、GPU缺页中断、cuMemAdvise/cuMemPrefetchAsync优化、Split Migration以及自研显存管理器的实战代码。
