异构推理引擎的统一调度：在单一服务中同时运行 Transformer、SSM 与 MoE 模型的工程实践
深入拆解异构推理统一调度的核心挑战：在单一服务中同时部署和管理 Transformer、Mamba/RWKV 等 SSM 模型、MoE 模型。涵盖计算特性分析、Rust异步调度器实现、GPU显存统一管理及生产级性能基准。
GPU调度
多模型协同推理架构：请求编排引擎与异构调度深度工程
深入解析多模型协同推理的核心工程挑战，涵盖异构调度、请求编排引擎设计、跨模型缓存机制与实际生产优化。从DAG建模到Work Stealing，从放置策略到实战案例。
Kubernetes Scheduling Framework 深度实战：从 Plugin 机制到 AI 训练任务多级抢占式调度
深入剖析 Kubernetes 调度框架的 Plugin 扩展机制，通过完整的 AI 训练任务多级抢占式调度实战案例，讲解 Scheduling Cycle、Binding Cycle、Best-Fit 碎片治理、抢占执行等核心生产实践。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
