寄存器分配的艺术：从线性扫描到图着色再到 LLVM 贪婪分配器
系统梳理寄存器分配核心算法，从线性扫描到经典的图着色，深入剖析LLVM现代贪婪分配器的工程实现，并通过x86-64架构案例展示实际编译过程
LLVM
Rust 编译器后端替代方案深度实战：从 Cranelift 到 GCC Backend 的工程博弈
深入拆解 rustc 的三大后端替代路线——Cranelift 的快速代码生成、GCC Backend 的GCC 生态集成、以及 LLVM 自身的演进——剖析它们的架构取舍、工程实现与前沿趋势。包含 CLIF IR、ISLE DSL、cg_clif 实战、gccrs 进度及多后端工作流。
AI 驱动编译器优化：MLGO 在 LLVM 中的深度工程实战
深入剖析 Google MLGO 框架——首个在工业级 LLVM 编译器中系统性集成强化学习的框架，覆盖内联大小优化与寄存器分配性能优化的核心设计、训练流水线与生产部署实战。
Polyhedral 编译优化：从依赖分析到自动并行化的深度工程实战
深入剖析Polyhedral编译优化的数学框架与工程实战：从迭代域建模、四类数据依赖分析，到Pluto算法的自动并行化与locality联合优化，再到MLIR Affine dialect和Polly的实现机制。包含Jacobi stencil的完整优化流程与性能数据对比。
BOLT + AutoFDO：基于采样的生产环境二进制重布局优化实战
深入解析 Google BOLT 二进制优化工具与 AutoFDO 采样工作流，从 LBR 硬件采样到 ELF 二进制重写，完整展示生产环境部署方案。覆盖函数重排序、基本块分裂、冷代码隔离等核心机制，附 YCSB 基准测试数据（IPC +13.2%, QPS +10~12%）。
LLVM ORC JIT 在 OLAP 查询引擎中的编译优化实战：从解释执行到自适应编译执行
LLVM ORC JIT在OLAP查询引擎中的编译优化实战，涵盖从解释执行到自适应编译执行的完整方案：Pipeline Fusion、SIMD向量化、分层编译、自适应切换等核心工程策略
从 SSA 到物理寄存器：活跃区间、干扰图着色与寄存器分配器的深度工程实战
从 NP-hard 的图着色归约讲起，给出可运行的线性扫描分配器实现、SSA 解构的并行复制顺序化算法、Chaitin-Briggs/George-Appel 图着色的工程化简、spill cost 循环深度加权模型与活跃区间分裂，以及 ABI、固定约束与调度耦合的生产级调优清单。
Julia 运行时深度工程实战：从多重分派特化、类型推断到 LLVM JIT 与无 GC 热路径
沿 Julia 编译-运行时链路逐层拆解：多重分派与 MethodInstance 特化、分派内联缓存与 Union 拆分、类型推断的收敛条件与四类失效场景、函数屏障手法、LLVM JIT 造成的首次调用延迟与三层治理、非分代 mark-sweep GC 与 isbits 零分配热路径、Task 与线程双层并发，最后给出可落地的性能检查清单。
RISC-V 向量扩展 RVV 1.0 AI 推理实战：从向量寄存器到端端侧 LLM 加速
RISC-V 向量扩展 RVV 1.0 在 AI 推理优化中的深度实战指南：架构原理、寄存器模型、向量化编程范式，以及从矩阵乘法、激活函数到 LayerNorm 的完整实现与性能基准。结合 SpacemiT K1、平头哥 C920 等真实硬件平台，分析 RVV 与 NPU 协同部署策略。
MLIR 编译器基础设施：多级中间表示与 AI/ML 系统编译的全栈工程
MLIR 通过可组合方言体系解决传统编译器的语义下降悬崖问题，成为 TensorFlow/XLA、PyTorch inductor、oneAPI、Triton 等 AI 基础设施核心编译层。本文深入 MLIR 设计哲学、核心方言体系、Lowering 流水线、Pass 基础设施，并提供自定义 Pass 开发和 NPU 优化实战案例。
