从云原生到 AI 原生：四场大会的观察
从新加坡、盐湖城到杭州，四场大会议程里的 AI 原生转向。
博客
Jimmy Song 的技术博客：聚焦 AI 基础设施、云原生、Kubernetes、服务网格、GPU 调度与开源生态，分享架构深度解析、动手实践教程、工具评测与行业观察。
从一场 GPU Workshop 看云原生基础设施的开发者体验困境
云原生社区的集体转向：ContainerDays Singapore 2026 参会随笔。
从云原生到 AI 原生：需要重新造轮子吗
云原生十年积累，AI 时代哪些该复用，哪些必须重造。
模型越大，为什么还要切 GPU
大模型越来越大与 GPU 切分越来越重要，这两件事可以同时成立。
KubeCon China 2026 回顾
八年之后再回上海，我看到云原生正在成为 AI 的基础设施底座。
GPU 调度全景与 mutex 语义验证
从「为什么要做 GPU 调度」讲起：默认调度器的三个盲区，节点、卡、拓扑三个调度维度，HAMi v2.10 如何用一条策略链覆盖它们；最后用 kind 上可复现的判决性实验裁决 mutex 的真实语义：它要的是一张零租户的卡。
HAMi-core 与 KAI Scheduler
GPU 共享正从软分配走向可治理，调度决策与运行时隔离开始能够对应。
水磨昆山
从奥灶面到太湖，重新理解一座江南工业城。
HAMi 晋升 CNCF Incubating 之后：从代码共同体到共识网络
代码越来越不值钱，共识和社区才是 AI 时代开源的稀缺品。
Olares 与 HAMi：端侧 AI 工作站新拐点
HAMi 从集群走向桌面，Olares 让端侧 AI 有了真正的控制平面。