Runtime extension
让 eBPF 不只停留在内核工作流里
通过 userspace execution、GPU paths、JIT/AOT 支持和部署模型,把 eBPF 扩展到生产工具链可以直接使用的系统路径。
Eunomia 的工作集中在 runtime infrastructure、公开资源和 AI agent systems。
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通过 userspace execution、GPU paths、JIT/AOT 支持和部署模型,把 eBPF 扩展到生产工具链可以直接使用的系统路径。
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零插桩、框架无关地看清 agent 真正做了什么,并对它能做什么执行运行时策略。
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把 GPU 服务的请求循环搬进内核,能省下 CPU 吗?
bpf-gpu-server 让 eBPF 和 iouring 接管 GPU 服务的 TCP 路径,稳态下没有任何用户态线程处理请求。和驱动同一个 GPU 执行器的高效 epoll 服务器相比,它的 CPU 消耗和延迟都与对照组持平。本文解释每个请求的开销到底花在哪里。
When Does CPU Scheduling Help AI Inference?
CPU scheduling can become part of the AI inference critical path when host-side vLLM, GPU driver, IRQ, or NCCL work competes for CPU time. Experiments with Gthulhu, schedext, and DGX Spark show when it helps and when it does not.
语言模型能在 Linux eBPF 里运行吗?
Linux eBPF 真能计算一个语言模型吗?用 Qwen3-0.6B 的实测结果,解释哪些工作在内核、速度如何,以及 INT4 与 arena 还有哪些取舍。