本地LLM推理引擎深度对比：llama.cpp、Ollama、vLLM、LocalAI架构解析与性能优化
全面剖析四款主流本地LLM推理引擎的架构差异：llama.cpp（CPU加GGUF量化）、Ollama（全封装桌面流）、vLLM（GPU高吞吐服务化）、LocalAI（OpenAI兼容API），涵盖推理内核、量化策略、并发模型与性能优化实践。
GPU
LLM 推理引擎内部原理：PagedAttention、Continuous Batching 与现代推理架构剖析
深入剖析现代 LLM 推理引擎的核心机制——PagedAttention 内存管理和 Continuous Batching 调度策略，揭示 vLLM 如何将吞吐量提升 2-4 倍
Linux Kernel HMM 深度工程实战：CPU-GPU 统一虚拟地址空间从原理到驱动实现
深入解析 Linux 内核 HMM 子系统架构，拆解镜像页表、mmu_notifier 回调、migrate_vma 页面迁移协议，提供 GPU 驱动骨架代码。
用 eBPF 构建分布式 AI 训练集群的实时可观测性平台
本文深入讲解如何利用 eBPF 在操作系统内核层面对分布式 AI 训练任务做零侵入式实时观测，覆盖 GPU 计算间隙、NCCL 通信模式、PyTorch DataLoader 延迟与 GPUDirect Storage 带宽瓶颈四大维度
AI推理引擎核心架构解析：从NVIDIA TensorRT到AMD ROCm的开源生态与性能调优
深入解析AI推理引擎的核心架构设计，对比NVIDIA TensorRT与AMD ROCm的技术差异，介绍算子融合、量化、批处理等推理优化技术的工程实践。
FP8 混合精度训练工程实践：从 H100 到大模型训练的范式跃迁
深入解析 FP8 混合精度训练的硬件原理与生产实践，覆盖 E4M3/E5M2 格式设计、Loss Scaling 策略、Transformer Engine 实战、分布式训练协同优化，以及 Blackwell 未来展望。
CXL 2.0 内存池化在 AI 推理中的工程实践：冷热分层、动态容量扩展与 vLLM 集成
深入解析 CXL 2.0 内存池化协议栈、Linux 内核 CXL 子系统驱动架构，以及与 vLLM/SGLang 推理框架集成的 KV Cache 冷热三级分层方案。探讨 PagingAttention 与 CXL swap space 扩展的实战工程路径，附实测性能对比与调优建议。
Linux DRM/KMS 显示管理子系统深度实战：从 KMS 原子模式设置到 GPU 渲染管线的全链路架构
深度解析Linux DRM/KMS显示管理子系统：从CRTC/Encoder/Connector/Plane核心硬件抽象模型出发，详解Atomic Modesetting事务性提交机制、VBlank与Page Flip帧同步、DMA-BUF零拷贝共享、GEM显存管理、三大GPU驱动架构(amdgpu/i915/nouveau)、GPU重置恢复、与Xorg/Wayland合成器的协作，以及完整的用户态libdrm编程实战。
从GPU内核到Token延迟：eBPF在LLM推理可观测性中的工程实践
如何利用eBPF从内核态穿透到GPU驱动层，构建LLM推理全链路可观测性体系。涵盖CUDA kernel追踪、TTFT/TPOT指标分析、多租户GPU争用分析及实战案例。
FlashAttention V3 实战：Hopper 架构下的 Paged KV Cache 协同优化
深入剖析 FlashAttention V3 在 Hopper 架构下通过 TMA 和 Warp Specialization 实现 Attention 计算极致优化，以及 Paged KV Cache 在 LLM 推理服务中的协同工程实践。含 CUDA 代码示例与实测性能对比。
