导言
读到 Tutti 的 GPU io_uring 一节时，我几乎完全没看懂。SQ、CQ、IOCB、CUDA Event 和 Green Context 挤在一起，很难看出它们各自解决什么问题。
本文先用取餐叫号解释核心直觉，再用 Linux io_uring 的 SQ、CQ、SQE、CQE 和 SQPOLL 建立准确模型，最后把这些对象放回 Tutti：为什么队列能把发起请求和等待结果拆成两个时间点，以及为什么还需要 CUDA Event、Green Context 和 slack-aware Scheduler 才能真正减少 GPU 停顿。
导言
把 KV Cache 放进 SSD 并不难，难的是让它取回来仍比重新 Prefill 更划算。GPU Direct Storage 已经能让数据绕过 Host DRAM，但每个 I/O 仍由 CPU 发起；Paged KV Cache 又会把一次长前缀恢复拆成海量小而散的请求。SSD 的标称带宽于是还没有用满，GPU 已经先停下来等数据。
Tutti 的核心不是再加一级缓存，而是重写 HBM 与 NVMe 之间的运行时路径：CPU 保留前缀索引和对象映射，却退出逐块 I/O 的数据与控制关键路径；GPU 通过对象化批处理、gio_uring 和 slack-aware 调度直接驱动本地 SSD。读完本文，应该能判断这三部分分别消除了什么瓶颈，以及论文的“接近 DRAM”结论在哪些条件下成立。