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#Operating Systems

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2026

09-03 EN

HIERA: Teaching LLM Agents Where to Optimize, Not Just How — Workload-Aware Planning Across GPU Implementation Spaces
09-03 中

HIERA 阅读笔记：让 LLM Agent 先学会「在哪一层优化」，再谈「怎么优化」——GPU 算子实现空间的分层规划
08-27 EN

SCOUT: Localizing Latent Training Failures via Strict-Majority Consensus Among Equivalent Replicas
08-27 中

SCOUT 阅读笔记：用「对等副本多数一致」定位大模型预训练中的隐性故障
08-23 EN

FreeToken: Turning Your Gaming PC Into a Frontier-Model Serving Box
08-23 中

FreeToken 阅读笔记：把家用主机变成能跑千亿参数模型的推理平台
08-22 EN

CacheRoute: Why Your LLM Load Balancer Is Fighting Your KV Cache
08-22 中

CacheRoute 阅读笔记：为什么你的负载均衡器一直在跟 KV Cache 打架
08-16 EN

vToken: Turning Token-Level KV Eviction into Actually Reusable GPU Memory
08-16 中

vToken 阅读笔记：如何把 Token 级 KV 淘汰真正变成可用显存
07-23 EN

PHOENIX: Recovering LLM Training in 40 Seconds Instead of Restarting the Whole Job
07-23 中

PHOENIX：让大模型训练在故障后 40 秒内复活，而不是整个作业重启
06-21 EN

Tutti: GPU-Centric SSD-Backed KV Cache That Finally Makes SSDs Practical for Long-Context LLM Serving
06-21 中

Tutti 阅读笔记：GPU 原生 SSD KV 缓存，让 NVMe 固态硬盘真正可用于长上下文大模型推理
06-14 EN

GF-DiT: Scheduling GPU Parallelism as a First-Class Resource for Diffusion Transformer Serving
06-14 中

GF-DiT：把 GPU 并行度当作可调度资源的扩散 Transformer 推理系统

2022

01-28 中

极路由S1-无官方破解路径下保姆级教程，辛酸刷机历程

2021

11-29 中

现代操作系统原理与实现-陈海波-Day 1
11-22 EN

Intel mac to M1 chip mac
09-29 EN

Operating System Memory Address

2020

11-25 EN

HHKB's BS and Delete 按钮引起的疑惑