CUDA时间切片是GPU默认共享机制，但低利用率进程会拖慢其他进程。NVIDIA MPS允许多进程并发执行内核，提升GPU利用率。文章通过Triton内核测试展示，启用MPS后8个单SM工作负载的吞吐量从3.02提升至17.09请求/秒，约6倍改进，并提供了启用/禁用MPS及Docker配置方法。

本文介绍Phorge现代化改造中，将diff计算模块迁入Gorge服务的过程。文章强调兼容性定义的重要性，指出unified diff需逐字节匹配GNU diff，而相同输入时需保留PHP历史行为。通过交叉验证发现8.6%差异源于歧义对齐，非实现错误。测试策略区分确定性格式与歧义场景，并讨论配置重构、算法优化等后续工作。

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本文拆解kube-apiserver请求路径，从TLS终止到etcd写入，需经过APF流控、认证、授权、Admission等拦截点。APF在认证前，Admission在REST handler内。请求失败时需区分是Webhook拒绝、APF排队还是etcd问题，不能简单归因于etcd慢。GVR路由将请求映射到对应storage实现。

本文介绍Falco libsinsp状态富化机制：通过线程/FD表将原始事件转为规则可引用字段，依赖事件流与/proc或BPF iterators回填。富化字段可能因丢事件、回填失败而空洞，导致条件静默为假。用户态进程树非内核权威状态，与Tetragon exec_id不同。排障时需区分富化失败与规则未加载。

本文介绍Tetragon v1.7.0的Sensor与Hook机制。核心是`__base__`传感器负责进程生命周期（exec/clone/exit）并维护execve_map，TracingPolicy则按类型另挂kprobe、tracepoint、uprobe、LSM和fentry程序。选错Hook类型会导致无事件、参数错误或TOCTOU问题。LSM需CONFIG_BPF_LSM支持，fentry不支持enforcement。

本文介绍Tetragon v1.7.0的进程血缘模型。exec_id由节点名、ktime和PID组成，解决PID复用问题，但不消除内核execve_map未命中。内核map按TGID保存权威状态，用户态cache按exec_id服务导出。in_init_tree标记容器PID 1子树，区分kubectl exec注入。procFS是启动回填标志。父进程不在map时，fork子进程不会入图，这是血缘缺口的关键失败路径。

本文介绍Tetragon v1.7.0运行时安全系列文章，聚焦eBPF安全事件处理路径。内容涵盖进程模型、Sensor/Hook、TracingPolicy选择器、事件导出与强制执行机制，并对比Falco、auditd及Cilium CNP/Hubble。文章提供16篇阅读路线，帮助安全工程师理解延迟、丢失与误阻断问题，并指导选型决策。

Aynur 是一款轻量级进程守护工具，专为本地 Rust 程序设计，类似 PM2。它通过后台守护进程维持程序运行，支持启动、停止、重启、重载、列表查看和日志查看等命令。安装简单，使用 `cargo install aynur`，配置存储于 `~/.aynur` 目录。支持环境变量管理、日志重定向和崩溃自动重启，但仅限 Linux/macOS，不包含集群、远程管理或 Windows 支持。

istiod 是集 discovery、config、CA、injection 于一体的单一二进制，但各组件独立运行。启动顺序有硬依赖：CA 先于证书，证书先于安全 gRPC 和 webhook。xDS 推送热路径仅含 pushChannel 和 Generator，CA 签发、注入等不在此列。多副本中 xDS 无主，但状态写回控制器需选主。

本文介绍如何在PyTorch多进程推理中通过CUDA IPC共享模型权重，避免GPU显存重复占用。示例展示了使用`model.share_memory()`共享权重，以及AOTInductor通过`load_constants`绑定父进程权重的方法。文中还讨论了配置要点、TorchScript的局限及程序依赖的重复问题，旨在提升单GPU多进程推理效率。

pgvector v0.8.0将HNSW索引作为PostgreSQL索引访问方法实现，向量以varlena存储于8KB页中，与业务表共享WAL、缓冲区和VACUUM。相比Milvus，它支持同进程事务和SQL，但受限于页装箱、默认后过滤和资源争用。选型应基于隔离需求与生命周期管理，而非单纯比较ANN算法性能。