【GPU 算子工程】Triton：tile 级编程模型与 autotune
Triton 用 tile（block of pointers）抽象替代 CUDA 的单线程视角，把合并访问、shared 管理、bank conflict 交给编译器，配合 autotune 自动搜配置。讲清它的编程模型、与手写 CUDA 的能力边界，以及为什么它成了算子开发主力。
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【GPU 算子工程】算子库工程：dispatch、autotune cache 与 JIT
单个 kernel 到可维护算子库的工程问题：按 shape/dtype/arch 选 kernel 的 dispatch、autotune 结果缓存、AOT 与 JIT（NVRTC 运行时编译）的取舍。以本系列实际用的 NVRTC JIT 流程为例。
【PG 内核】JIT 编译：为什么 PG 要把 WHERE 子句编译成机器码
拆解 PostgreSQL 的 LLVM JIT 编译机制：JIT 编译的触发决策流程（jit_above_cost 三级阈值）、LLVM 模块管理与惰性编译、表达式求值从 EEO opcode 到 LLVM IR 再到机器码的完整路径、Tuple 变形（deforming）的 JIT 加速原理，以及 JIT 在 OLAP 场景的实际加速效果、编译开销和适用边界。
【编译器与 MLIR】从零构建一个微型 Tensor DSL
手把手构建微型 Tensor DSL：ODS 定义方言、写 tiny-to-linalg 降阶 Pass，经标准管线生成 LLVM IR，走完编译链闭环（参考 MLIR Toy 教程）。
【操作系统百科】eBPF 核心
BPF 为什么能成为 Linux 的第二用户态？verifier、JIT、map 家族、BTF、CO-RE、BPF_LSM、sched_ext——本文讲 eBPF 的内核侧机制。
寄存器分配：图着色与线性扫描
寄存器分配是编译器后端对程序性能影响最大的优化。