eBPF与GPU驱动可观测性：从NVIDIA驱动内核态追踪到GPU工作负载剖析的完整实战路径
eBPF在GPU驱动可观测性中的深度实战：从NVIDIA内核态追踪到GPU工作负载剖析的完整路径，涵盖kprobe、tracepoint、uprobe三层探针架构设计，PCIe带宽争用、Unified Memory页错误风暴等CPU-GPU协作瓶颈的可观测性模式，以及生产环境下eBPF-GPU探针的实际部署与验证。
NVIDIA
模型量化实战：从 AWQ/GPTQ 到 NVIDIA FP8 推理的工程部署与性能调优
深度剖析大语言模型推理中的量化技术路线，从 GPTQ、AWQ、SmoothQuant 到 NVIDIA 硬件级 FP8 推理，结合 vLLM 与 TensorRT-LLM 实战部署，给出一套完整的工程方案。
NVIDIA Blackwell 架构深度实战：第五代 Tensor Core、微切片与 AI 工厂时代的分离式推理
NVIDIA Blackwell GPU（B100/B200/GB200）标志着 AI 计算从"单机加速器"向"AI 工厂"的架构范式转变。本文从硬件微架构、CUDA 编程模型、分离式推理部署三个层面，深入剖析 Blackwell 的关键技术创新与工程落地。
FP8混合精度推理全链路部署实战：从模型格式到生产级推理引擎
深入解析FP8密集精度推理的全链路部署方案：从FP8数值格式E4M3/E5M2的取舍，到FP8 KV Cache的显存优化、FP8权重量化与动态量化、Transformer Engine与vLLM/SGLang的集成，最终给出可落地的生产级部署实践。
NVIDIA MIG 深度实战：GPU 硬件分区、Kubernetes 多租户调度与 AI 推理优化
深入解析 NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU) 硬件分区技术原理、Kubernetes 多租户调度实战、AI 推理性能调优与生产监控，覆盖 A100/H100 配置、GPU Operator 部署与 vLLM 推理框架最佳实践。
世界模型元年：AI正在从"理解语言"进化为"理解物理世界"
2026年，"世界模型"从一个学术冷词成为AI产业头号热词。从商汤Kairos 3.1到英伟达Cosmos 3，从LeCun的JEPA到星源智的ω-EVA，四大技术路线激烈博弈，共同推动AI从语言理解迈向物理世界的认知与交互。
Multi-Tenant GPU Scheduling in Production: From Time-Slicing to MIG and Beyond
深度解析多租户 GPU 调度三大模型（Time-Slicing、MIG、vGPU）的原理、生产级实现与选型策略，含完整 Kubernetes 部署示例和性能基准对比。
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。
深入 GPUDirect RDMA：GPU 与网卡之间的零拷贝数据通路深度工程实战
深入解析 GPUDirect RDMA 技术栈：从 PCIe P2P 通信、IOMMU/SVA 机制、nvidia-peermem 内核模块到 NCCL RDMA 路径实现，完整呈现 GPU 与网卡零拷贝数据通路的工程全貌与生产调优实践。
DPU 架构深度实战：从 SmartNIC 到云原生数据面卸载
深度解析 DPU 硬件架构、软件栈与云原生集成实战。涵盖 NVIDIA BlueField-3 架构、DOCA Flow 编程模型、K8s SR-IOV 集成、SPDK 存储加速，以及 400Gbps 线速负载均衡器实现。
