Zig GPU 计算：Vulkan Compute 与着色器绑定
Vulkan 不只是图形 API，它的 compute queue 能直接做通用计算，且跨 NVIDIA/AMD/Intel/移动 GPU。本文用 Zig 走完 instance/device 初始化、设备内存分配、描述符集绑定、SPIR-V 管线与命令提交，并给出向量加法的完整代码与性能调优要点。
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并行计算
共 9 篇文章。
C++ 异构计算：CUDA、SYCL 与 OpenMP Offload
把计算搬上 GPU 是性能敏感场景的必然选择。本文从异构计算的执行空间模型讲起，给出 CUDA 的 kernel、共享内存归约与统一内存实践，再讲 SYCL 单源编程与 OpenMP target offload，最后总结占用率、bank 冲突与合并访存等性能要点。
38. 并行计算与 GPU 编程模型
从 SIMD 与 SIMT 分类出发，梳理 Amdahl 与 Gustafson 并行性能定律，讲解 OpenMP 共享内存并行与 false sharing、数据竞争的成因，深入 MPI 点对点与集合通信，再到 GPU 的线程层次、warp、共享内存与合并访存，对照 CUDA 与 OpenCL 概念，并给出前缀和、矩阵乘、归约三类并行算法要点。
Node.js Worker Threads：TypeScript 并行计算实战
系统覆盖用 Worker Threads 在 Node.js/TypeScript 中做真正并行的计算实践：主线程与 worker 模型、线程安全与结构化克隆消息传递、SharedArrayBuffer 与 transferList 数据转移、Worker 池的实现、加密/图像/数据处理等 CPU 密集任务实战、与 child_process 的对比选型、资源与内存注意，以及 TypeScript 下 worker 的编译与类型边界，帮助开发者把阻塞事件循环的计算从单线程挪到多核并行。
Vite 中的 Web Worker 与 WASM：并行计算、模块 Worker 与加载优化
在 Vite 中用好 Worker 与 WASM：Worker 的 Vite 原生加载（?worker/new URL）、模块 Worker 与代码分割、Worker 池与通信设计、WASM 在 Vite 的加载方式（?url/instantiate/async）、WASM 与 Worker 的组合、性能权衡（线程/内存/传输），以及真实场景（图片处理/加密/数据编解码）。
分布式推理与 GPU 集群调度：张量并行、流水并行与调度器实战
当单卡放不下一个 70B 模型，或单卡无法满足线上吞吐时，分布式推理就从『可选优化』变成『必选项』。本文系统讲解张量并行、流水线并行与专家并行三大策略的通信代价与适用场景，介绍连续批处理在集群中的落地，并深入 KServe 与 Ray Serve 两类 GPU 调度器的架构与配置。一、为什么需要分布式推理
CUDA 编程入门：从 Hello GPU 到线程网格模型
在大模型推理与训练日益普及的今天，GPU 已不再是游戏玩家的专属硬件，而是 AI 基础设施的核心。理解 CUDA 编程，是每一位希望深入 AI 系统优化的工程师必经之路。本文从零开始，带你掌握 GPU 并行计算的核心概念与实战代码。一、为什么要用 GPU 计算？
GPU 架构与并行计算：从 SIMT 到 GPGPU 编程
深入解析 GPU SIMT 执行模型、Warp 调度、显存层次结构，对比 Vulkan Compute Shader 与 CUDA，掌握 GPGPU 并行算法设计核心要点。
游戏引擎架构设计：Entity Component System 模式与数据导向编程
Entity Component System（ECS）已成为现代游戏引擎的核心架构模式，从 Unity DOTS 到 Bevy 引擎，ECS 以缓存友好的数据布局和极致的并行性能重新定义了游戏对象管理。本文深入剖析 ECS 与面向对象设计的本质差异，讲解 Archetype 存储模型、System 调度依赖与脏标记、缓存局部性优化，以及如何在实战中从零实现一个轻量级 ECS 框架。