云原生数据基础设施2026：分布式数据库、湖仓一体与AI负载调度的架构融合
深度分析2026年云原生数据基础设施技术全景，涵盖TiDB/CockroachDB等分布式数据库架构进化、Lakehouse 2.0数据湖仓一体、Kubernetes AI工作负载调度的弹性训练与推理、KubeEdge边缘云原生实践，以及FinOps治理体系的最新进展。
GPU调度
GPU 调度器多租户 AI 工作负载：Kubernetes 下的架构设计与工程实践
深入分析 Kubernetes 下多租户 GPU 集群的调度架构，涵盖 MIG/MPS/时间分片三大共享策略、Bin Packing 与运行时 Defragmentation 算法、Scheduler Extender 与 DRA 机制，以及生产级 QoS 保障与公平性设计。
eBPF 加速 LLM 推理调度：从内核级可观测到动态 Batch 决策的全栈实践
探索如何利用 eBPF 实现 LLM 推理服务的全栈可观测性与动态调度优化，涵盖 syscall 层、uprobe、kprobe 三层探针设计，以及基于实时指标的 Adaptive Batch Size 决策器，实现 P99 TTFT 降低 77% 的生产效果。
Multi-LoRA 多租户推理：共享基座模型驱动的微调服务架构革命
深入剖析Multi-LoRA推理引擎的系统架构、内存管理、内核融合与调度算法，基于vLLM/SGLang/TensorRT-LLM给出生产级实现方案和性能基准测试数据。
异构计算环境下的 AI Agent 任务调度：GPU/NPU/CPU 协同执行引擎
探讨AI Agent在异构计算环境中的任务调度策略，包括GPU/NPU/CPU协同执行引擎、统一内存管理、KV Cache优化及零拷贝技术等深度工程实践。
异构AI集群的统一调度：跨NVIDIA/AMD/Intel GPU的资源抽象与负载均衡工程实践
深度探讨异构AI集群统一调度的工程实践，涵盖GPU资源抽象、感知调度算法、碎片管理、运行时QoS保障，以及跨NVIDIA/AMD/Intel架构的实战经验与反模式分析。
LLM 流式推理的自适应调度引擎：背压传播、批处理优化与过载保护
在 LLM 推理服务中，Streaming（流式）输出带来了极致的用户体验，但也给服务端带来了独特的调度难题。本文深入探讨如何在流式推理场景下构建具备背压感知、自适应批处理和过载保护的生产级调度系统，涵盖 GPU 显存预算器、AIMD 自适应批处理、分级降级策略及 Token Bucket 限流等核心技术。
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
大语言模型推理服务的多级优先级调度 — 从请求路由到内存预留的生产级实现
当LLM推理集群同时为实时对话、在线API任务和离线批量推理服务时，如何确保高优先级请求不被饿死，同时最大化GPU利用率？本文从生产视角拆解LLM推理服务的多级优先级调度架构。
Slurm 作业调度与 GPU 拓扑感知调度深度工程实战：从 backfill 回填、gang scheduling 到 cgroup v2 隔离与 MPI 全链路解析
从 slurmctld 调度主循环与 TRES 资源模型出发，逐层拆解 backfill 回填两趟扫描、GPU 拓扑感知位图排序与 gpu-bind、topology/tree 交换机亲和、cgroup v2 设备隔离，以及 PMIx/torchrun 启动链路的生产级工程实践与落地清单。
