AI大模型分布式训练：张量并行与流水线并行深度实践
深入拆解大模型训练的两大核心并行策略——张量并行与流水线并行。从矩阵分块原理、1F1B 调度算法到 Megatron-LM 工程实现，配合 PyTorch 代码实战，详解 TP × PP × DP 三维并行体系如何在 3072 张 GPU 上跑出近线性加速比。
GPU
eBPF 在 GPU 显存监控与 NVIDIA MIG 动态重平衡中的工程实践
在多租户AI推理集群中，利用eBPF运行时监控GPU显存压力，结合NVIDIA MIG分区动态重平衡，实现显存利用率从40%提升至75% 的工程实践深度指南
AI 推理中的 GPU 显存压力与 OOM 工程缓解策略：从 PagedAttention 到 KV Cache 压缩、Offloading 与请求准入控制
深入分析 AI 推理服务中 GPU 显存 OOM 的根因与工程缓解策略，涵盖 PagedAttention 分页管理、FP8 KV Cache 量化、CPU Offloading 交换、自适应请求准入控制以及生产级分级降级方案，附完整代码示例与配置基准。
AI芯片2026：从GPU垄断到多元异构计算的裂变
全面解析2026年AI芯片市场格局，涵盖NVIDIA与AMD的GPU对决、专用加速器崛起和中国半导体自主生态
Kubernetes AI工作负载调度——GPU虚拟化、弹性训练与推理服务自动伸缩的2026架构演进
2026年Kubernetes AI工作负载调度与GPU虚拟化技术架构演进
eBPF AI 推理服务全链路可观测性工程实战
深入探讨如何利用eBPF构建AI推理服务的全链路可观测性工具栈，覆盖从请求入口到GPU计算完成的完整链路，包含GPU kernel launch追踪、CPU调度延迟分析、内存分配热点检测、网络层追踪等实战案例与代码示例。
CUDA Graph 动态形状捕获与 LLM 推理内存池优化深度实战
深入剖析 CUDA Graph 在 LLM 推理中的录制机制与动态形状挑战，提出 Chunked Prefill + 两阶段内存池 + 参数热更新的生产级优化方案
AI 推理服务生产化实战：从 Jupyter Notebook 到高可用推理集群
从 Jupyter Notebook 到生产级推理平台的完整工程路线图：覆盖多模型共享推理引擎、Continuous Batching 调优、基于排队论的自适应扩缩容、GPU 显存碎片整理与 KV Cache 管理、模型热更新与灰度发布、三级缓存架构与成本优化策略。
Mamba状态空间模型的硬件感知推理优化：从选择性扫描到并行前缀和
深入分析Mamba架构选择性扫描的GPU硬件感知优化策略，包括并行前缀和、CUDA Kernel Fusion、FlashAttention风格IO-Aware Tiling等全链路优化方案，实测14倍加速。
Linux DRM 子系统深度实战：从 KMS Plane 到 GPU 调度与硬件加速合成
深入解析 Linux DRM 子系统的 KMS 四元组模型、Atomic 模式设置、Vblank 同步、GPU 调度器、Overlay Plane 硬件合成等核心机制，附带内核源码级实战与性能基准对比。
