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Gthulhu 社群的技術文章、實驗紀錄與專案筆記。

• 什麼情況下 CPU 排程能改善 AI 推論？

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  整理 vLLM 與 DGX Spark 實驗，分析 CPU contention、static pinning、sched_ext，以及 host scheduling 何時會真正進入 AI inference critical path。

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• 使用 Istio Ambient Mode 強化 Gthulhu 網路安全

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  使用 Kubernetes NetworkPolicy、Istio Ambient、Waypoint、Gateway API 與 L7 Authorization 降低高權限 scheduler 元件的 blast radius。

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• 使用自訂 eBPF Scheduler 改善網路效能

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  Gthulhu 早期案例：以 eBPF CPU scheduling 改善 networking workload。文章發布於 free5GC 社群 Blog。

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• 使用 GTP 訊號自動最佳化 eBPF 排程

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  探討如何利用 GTP-aware signals 動態調整 5G packet-processing workload 的 runtime scheduling。

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我們會寫什麼

Gthulhu 位於 Kubernetes resource allocation 與 Linux task execution 之間，因此文章主要聚焦在：

• Linux sched_ext 與 eBPF scheduling；
• Kubernetes workload / topology awareness；
• AI / GPU inference 的 host-side scheduling；
• networking 與 packet-processing workload；
• runtime observability 與 scheduling policy；
• security 與 production hardening。

後續的新實驗與專案筆記都會集中到這個 Blog index，而不是讓頂層 Blog 直接跳到某一篇外部文章。