有些高階網路介面卡支援RDMA (Remote Direct Memory Access)，但仍然很多人不知道RDMA是什麼，以及它能用來做哪些好事情呢?
RDMA主要是可以讓某台機器可以透過網路介面卡所提供的API，直接存取在另一台機器上的記憶體，免去透過傳統作業系統與網路協定所增加的負擔。(註1)
這項功能純粹是為了效能而存在的，對於現代已支援各種網路協定的系統而言，RDMA並沒有增加系統的功能性。換言之，RDMA是一項可有可無的、需要硬體特殊支援的系統功能，有了它，可以節省電腦系統在做資料交換時，作業系統所耗損的運算資源和降低延遲(latency)。
因此，RDMA不是人人都需要懂得，也不是到處可見的，近年來RDMA被率先用於高效能計算(HPC)上10Gbps乃至於100Gbps的高速網路，目前它逐漸被利用資料中心和大數據運算時，作為提高資料傳輸效率、降低系統能耗的手段，例如用RDMA加速Hadoop、Spark，以後可能會被用在某些強調效率的物聯網的裝置上。
實際在網卡上使用RDMA的範例，可參考(註2)。如果看懂這份200多頁的文件，應該就很清楚知道RDMA能做哪些事情。
但光是學會RDMA是不夠的，要發揮出RDMA的作用，必須要懂得將RDMA實際用於應用面上，必須要懂得軟體和效能分析的技術，分析效能的瓶頸和資料交換的模式(pattern)，才能善用RDMA，否則可能不光是達不到預期的效果，還會減損系統效能，甚至危及系統的安全和穩定度。
首先在效能上，必須考量資料的傳輸模式，包括每次資料傳送的大小、資料的連續性、傳送的時間間隔、傳送的對象等等，來決定如何使用RDMA。我們可以讓傳送端主動把資料放進接收端，或是接收端主動到傳送端提取資料，究竟該用哪種模式?何時該進行傳輸?是否要用高階的gather/scatter功能? 這些都是要根據實際狀況才能回答的問題。
為什麼說RDMA使用不當，可能會危及系統的安全和穩定度? 因為「讓某台機器直接存取在另一台機器上的記憶體」這樣的功能，好比「讓某人直接進入你家存取東西」，如果某台機器被入侵，有可能危及其他機器的安全；也好比「共享記憶體」會造成搶資料的問題，如果兩台機器沒有同步好，可能會造成race condition，系統就會不穩定。
因此RDMA也不是隨隨便便能夠使出來的絕招，必須先精通軟硬體的實務才行。所以，絕招其實並非絕招，招數本身說穿了並不難，只是說使用者沒有足夠的軟硬體功力，練了絕招也沒有用。如果笑傲江湖裡的令狐沖沒有好好練個十多年的武功，突然接收了獨孤九劍的心法也沒有什麼用的。當然，並不是每個花很多時間練功的人，都能領悟獨孤九劍的要旨，學了也不見得會用。
話說RDMA也不是那麼罕見的概念，基本上RDMA是由DMA (Direct Memory Access)轉化而來的技術。說到DMA這個幾十年前就廣泛被使用在各種電腦系統的東西，很多做硬體設計和I/O驅動程式的人都很熟悉， 可以在單一機器中讓CPU節省傳送資料的時間，例如把大量資料送到磁碟機、網卡、顯示卡，甚至軟體想做大規模記憶體複製(memory copy)的時候也可以使用，普遍得不得了。
我原本以為，既然DMA是如此普遍的概念，那麼多加利用DMA和RDMA來改善系統效能的這件工作應該不難，但其實並非如此。看懂別人怎麼利用這些招數，和真正學會如何利用這些招數，並不是同一件事。很多做底層作業系統和驅動程式的人都看過DMA，有些會拿現有的範例照抄，但有多少人會調整DMA的使用方式或是用於解決新問題?
舉例來說，我們十年前玩過當年最紅的多核心處理機之一，IBM Cell (註3)，用在超級電腦和Sony PlayStation 3上，所以我們實驗室買了十幾台PS3，用來做教學研究。這個系統晶片有個特點，晶片上多個處理機核心之間資料的傳送，是靠DMA來進行的。雖然DMA很有效率，但是很多程式師不大會用DMA。當年開發Cell的chef architect，Peter Hofstee，後來跟我們一起合作，聊起這件事，他覺得這些程式師暴殄天物。
我讓學生學習如何在Cell上運用DMA，發展效能分析工具，甚至有位學生設計出一個輕薄(lightweight)的message-passing library，使用DMA來加速CPU之間資料的傳送。不只支援Cell，也支援工研院所研發的異質多核心處理機PAC Duo，拿到ACM RACS會議的最佳論文獎 (註4)。事實上，實驗室還有其他幾個作品，也用了DMA來提升效能。
從眾人熟知的DMA延伸到RDMA，只是把單一機器改為多台機器，概念極為類似，所以要理解並不難，但如果要會運用，還是要實際運用才行。因此，我們建置了一套以100Gbps網路連接的小型叢集(cluster)，打算來訓練學生使用RDMA，研究如何解決big data系統中資料傳輸的問題。很多開源碼系統軟體還沒有被好好優化，而且優化的方式就像以上所講的，必須根據實際應用的狀況而定，因此這裡有很大的發展空間。
RDMA 只是眾多非絕招的絕招之一例，還有很多這類的招數。我自己對於效能分析與優化特別感興趣，所以一路走來，到處學習、運用、發掘這類招數。但就像以上所描述的，這類招數說穿了一點都不稀奇，所以旁觀者看了覺得好像沒什麼了不起。國外的公司懂這類技術的人多，比較能夠賞識這樣的技能和成果；但某些台灣公司主事者的心態很奇怪，你化繁為簡，講到他能聽懂，他就以為你沒什麼了不起，以為他自己可以找到價美物廉的人在做同樣的工作。關於這點，可參考我兩周前寫的故事(註5)。
的確，這沒什麼偉大，但一般人懂了不見得會用，會用不見得會解決問題，所以「專業」不是一天造成的。以為自己官大學問大，不尊重專業，夜郎自大，自我設限是常見的通病。這篇文章的目的，在分享如何在系統開發上「同中求異」的心得，如果不想老是做跟人家一樣的東西，要如何創新? 基本功夠扎實，加上一些特異功能，例如本文的RDMA或是異質計算，那麼很有機會做出比別人好的系統，這其實不難，也不容易，需要務實培養專業能力。往好處看，台灣現在越來越需要，也比較能賞識這類人才。
(註1) https://en.wikipedia.org/wiki/Remot⋯⋯
(註2) Mellanox, RDMA Aware Networks Programming User Manual, http://www.mellanox.com/related-doc⋯⋯
(註3) https://zh.wikipedia.org/wiki/Cell_⋯⋯
(註4) Building a scalable and portable message-passing library for embedded multicore systems, http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2⋯⋯
(註5) https://www.facebook.com/notes/洪�⋯⋯
2016年2月17日 星期三
2016年2月4日 星期四
那一年我們做系統優化的故事: 為什麼我們會做學界業界不(屑)做的研發?
前天在與某廠商開會時遇到10年前做過產學合作的熟面孔，為了保護他的隱私，這裡稱他為X先生好了。X先生說他還清楚記得當年我們幫他的老東家「廣達的儲存伺服器研發部門」所開發的技術，這點讓我頗感驚訝。
事隔十年，保密協定也早過期了，論文也發表過了，所以應該可以來說說這個故事。
在2006~2007年間，我們與廣達做產學合作，那是我2005年回國後第一個產學計畫，我帶著實驗室草創後的第一批研究生，研究廣達剛剛研發出來的中階儲存伺服器。這個中階儲存伺服器，有兩個大腦 (雙控制器)來提供容錯功能，每個控制器上有一個處理機跑著廣達輾轉向國外某公司買來的複雜軟體，為了要快，雙控制器把從硬碟載入的資料放在一塊特殊的共享記憶體，然而整個系統，跟競爭對手比起來，還是不夠快。
X先生在前天對我說，他覺得我們很厲害，能夠搞定這個困擾他們工程師許久的非常複雜難懂的系統軟體，把這個儲存伺服器的極速提高了將近十倍，對於產品的競爭力有很大的貢獻。
其實這不是我們厲害，我們做效能分析和優化都是有方法論 (methodology)和工具 (tools)為基礎的。沒有這些，只能做些簡單的東西，不能做複雜的工程。國內很多研發單位只重視短期研發，根本不懂這些。(我講的十年前的狀況，廣達研究院現在應該好些了吧?) 我聽過有人說: 「什麼方法論、工具的? 反正就叫工程師拼命加班做，限時完成產品不就好了? 」所以我跟這些人談前瞻系統研發，等於秀才遇到兵，說也說不清，只有等他們遇到解不了的複雜問題，才會知道專業的價值 -- 現在搞雲端、大數據、物聯網、異質計算，這類複雜問題比比皆是，所以很多人毫無頭緒自己該做甚麼，可能也沒能力做甚麼。
首先，為了分析這台儲存伺服器的效能，我們還特別打造了效能分析工具。黃書政同學，做出了一個利用GCC編譯器在產生機器碼時在程式的進入點和離開點處插入追蹤器以產生追蹤資料，用以觀測程式執行流程的方法。這個工具幫助我們精確地分析儲存伺服器上軟體的流程，黃同學也以此作為碩士論文:
【一個針對嵌入式軟體的追蹤和效能分析技術 (Developing new tracing and performance analysis techniques for embedded applications) / 黃書政(Shu-Jheng Huang), 2007】
當年追蹤分析系統最強的工具之一，是SUN的 Solaris kernel team所開發的DTrace，這個技術後來也被IBM拿去做Linux上的SystemTap。在黃書政同學開發新工具之時，林以迪同學研究如何利用DTrace來自動化分析應用軟體的效能，後來他的分析方法幫助到這個廣達的計畫，也以此為題寫了碩士論文:
【利用DTrace在Solaris系統上以自動化方式建立應用軟體的效能模型與分析 (Automating server application performance modeling process on Solaris system via D-trace and trace-driven analysis) / 林以迪(Yi-Di Li), 2007】
要知道，一般的效能分析多半是針對CPU-intensive的應用，探討CPU的使用，然而儲存伺服器的重點不只在CPU上，還包括磁碟和網路這類的I/O動作，這些是一般工具和普通工程師較難對付的部分，所以陳人豪製作了一個量測和模擬的框架，讓我們能評估I/O部分的問題，這也是他的碩士論文題目:
【系統層級的效能量測與評估框架 (System-level performance profiling and simulation framework for I/O-intensive applications) / 陳人豪(Jen-Hao Chen), 2007】
不要忘了， 一個複雜的多工系統不只是一次只做一個工作，還有多個核心來做多項工作，所以張筱薇同學 (實驗室唯一的女生!)選擇做這個最硬的研究工作，利用SystemC做出一個能夠快速分析多執行緒應用程式效能的模擬環境，令我感到非常難能可貴:
【設計與實作一個快速分析多執行緒應用程式效能之多核心系統模擬環境 (A rapid simulation environment for application performance estimation on parameterized multi-core/multi-threading architecture models) / 張筱薇(Hsiao-Wei Chang), 2007】
搞清楚效能的問題所在，接下來就是設法優化(optimize)其效能了。怎麼做呢? 我們實驗室研究效能優化，著重的是那些編譯器做不到的事情，而不是那些編譯器可做的事情，這是跟那些做編譯器研究的實驗室最大的不同。我們認為，天底下有太多編譯器做不到的最佳化工作，厲害的人可以手動搞定。
舉例來說，編譯器往往不知道該怎麼優化程式，所以提供一大堆選項讓開發者來選。當時的GCC有42個可能影響效能的選項，請問要怎麼選? 至少有2的42次方種組合，不可能暴力搜尋。陳奇孟同學在十年前就採用的現在最紅的「機器學習」來幫助編譯器自動找到最佳的選項集合:
【以機器學習快速的搜尋最佳編譯器選項集合 (Finding the best compiler optimization option set rapidly via machine learning) / 陳奇孟(Chi-Meng Chen), 2007】
然而，一般的搜尋方式，只適用於普通的應用程式，為了最佳化這個儲存伺服器的核心，每次編譯過後必須重開機測試效能，所以非常耗費時間，所以林煌森同學針對這個議題設計了一套自動化搜尋機制:
【自動搜尋編譯器選項最佳設定 : 應用於儲存伺服器核心模組效能之提升 (Automatic selection of compiler options for performance optimization on the kernel modules of a storage server) / 林煌森(Huang-Sen Lin), 2007】
適當選用編譯器的選項，的確提供了效能，但真正讓這套儲存伺服器效能起飛的是對於軟體架構的改進。然而，如果沒有蒐集足夠的效能資料和對於系統完整的分析，根本不可能碰觸到軟體架構的改進，所以最佳化的成果還是得歸功於整個團隊的合作。
陳嘉翔同學在這套儲存伺服器中，加入了高效率的快取索引表，大幅改善了原本極為沒效率的搜尋機制。誰知道這套廣達花錢買來的軟體，會寫得這麼沒效率呢? 陳同學的碩士論文:
【磁碟陣列系統之最佳化研究 : 快取索引表之設計與實作 ( Performance optimization on a RAID system ; design and implementation of a fast indexing table for disk caching) / 陳嘉翔(Jia-Siang Chen), 2007】
吳建成同學算是集大成者，他不僅加入了預測使用者未來的需求做預先提取(prefetch)的機制，同時負責整合和評估最終的結果，寫出他的碩士論文:
【評估快取與預先提取在儲存伺服器上的效能 (Performance evaluation of caching and prefetch strategies on a storage server) / 吳建成(Chien-Cheng Wu), 2007】
總合來說，這些研究，讓儲存伺服器的極速提高了將近十倍，而廣達只贊助了我們一百多萬台幣的研究經費 ，這不能怪廣達小氣，這對當時沒有國科會經費、又沒有名氣的我來說，這筆錢讓我能夠購買設備和供養學生；不過這點經費大概只能僱一位菜鳥工程師做一年研發的成本，如果比起當年廣達贊助MIT的研究經費以及給台大的捐款，所以我想廣達的經費應該是大大值回票價了。
但或許廣達不這麼看，這才是當時身為菜鳥助理教授的我，最為感到不值的部分。那個儲存伺服器研發部門，被長官要求要自負盈虧，為了要在短期內謀求利潤，只好開始刪減「不必要」的研發開支，所以在一年的研究期間過後，就沒有下文了。
所以我說國內業界短視近利、不懂軟體研發，這是我親身經歷的第一個實例。X先生應該是站在我們這邊，但他當時也是小咖，即便覺得應該持續贊助我們，也改變不了大長官的旨意。X先生目前在某大公司擔任處長，前天開會中發言強調軟體開發的重要性，支持提早做軟體的開發，我聽了非常窩心，希望業界有更多懂得系統和軟體的人才。
另外，在學術方面，我指導這批第一屆的研究生做實務研究，在2007年產出了八份碩士論文，忙得不亦樂乎，隨後將部分論文改寫投稿，在2008才發表兩篇國際會議論文(註一) (註二)，2009年一篇(註二)，投資報酬率極低，發實務研究的論文難度高，是其他領域的人所不能夠理解的。
首先，關於這類系統研究，教導學生基本知識和技能、指導學生做研究、解決實作問題、驗證研究結果，原本就可能要比其他領域花更多心力；其次，要寫一篇優質的實務研究論文，必須能言善道、精準犀利，但大多數學生推導數學公式可以，寫程式可以，卻不大會用英文談論設計方法、分析利害得失、探討關鍵議題、展現系統優勢，如果要在國際會議或期刊上發表論文，我們必須在論文寫作上花很多時間。另外，寫論文時還要顧及與廠商的保密協議，必須遮遮掩掩的，當然更不利於發表。
所以我說國內學術界在數SCI論文數量的同時，把很多教授和學生逼上找尋容易發表論文的途徑，像這類我認為很有價值的產學合作，在那個SCI掛帥的年代，因為事倍功半，所以被年輕教授們視為畏途。
業界短視近利，加上學術界SCI掛帥，我對於這個系統優化的產學研究案的積極投入，算是非常吃力不討好，唯二能夠安慰自己的，第一是教出一群能實作的研究生，第二是這個研究案讓我更清楚我們能做出業界需要的前瞻研究，只是時機未到。
至於個人的學術成就，懂的人就懂，對於那些只會算論文數量的人，我也不冀望他們的理解。但上述的情況在這些年嚴重阻礙台灣的產學發展，造成前瞻研發不務實、論文氾濫的現象，甚至影響教育品質和人民生計。然而，產業仍不乏有能人，學界還是有志士，只要堅持走對的方向，我們還是有可能走出困境的。
(註一) Shih-Hao Hung, Chia-Heng Tu, and Chien-Cheng Wu, Optimizing the Embedded Caching and Prefetching Software on a Network-Attached Storage System, in Proc. 2008 IEEE/IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC) , pp.152-161, Shanghai, China, December 17-20, 2008.
(註二) Shih-Hao Hung, Shu-Jheng Huang, and Chia-Heng Tu, New Tracing and Performance Analysis Techniques for Embedded Applications, in Proc. the 14th IEEE International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA) , pp.143-152, Kaohsiung, Taiwan, August 25-27, 2008.
(註三) Shih-Hao Hung, Chia-Heng Tu, Huang-Sen Lin and Chi-Meng Chen, An Automatic Compiler Optimizations Selection Framework for Embedded Applications, in Proc. the 6th International Conference on Embedded Software and Systems (ICESS) , pp.381-387, HangZhou, Zhejiang, China, May 2009.
事隔十年，保密協定也早過期了，論文也發表過了，所以應該可以來說說這個故事。
在2006~2007年間，我們與廣達做產學合作，那是我2005年回國後第一個產學計畫，我帶著實驗室草創後的第一批研究生，研究廣達剛剛研發出來的中階儲存伺服器。這個中階儲存伺服器，有兩個大腦 (雙控制器)來提供容錯功能，每個控制器上有一個處理機跑著廣達輾轉向國外某公司買來的複雜軟體，為了要快，雙控制器把從硬碟載入的資料放在一塊特殊的共享記憶體，然而整個系統，跟競爭對手比起來，還是不夠快。
X先生在前天對我說，他覺得我們很厲害，能夠搞定這個困擾他們工程師許久的非常複雜難懂的系統軟體，把這個儲存伺服器的極速提高了將近十倍，對於產品的競爭力有很大的貢獻。
其實這不是我們厲害，我們做效能分析和優化都是有方法論 (methodology)和工具 (tools)為基礎的。沒有這些，只能做些簡單的東西，不能做複雜的工程。國內很多研發單位只重視短期研發，根本不懂這些。(我講的十年前的狀況，廣達研究院現在應該好些了吧?) 我聽過有人說: 「什麼方法論、工具的? 反正就叫工程師拼命加班做，限時完成產品不就好了? 」所以我跟這些人談前瞻系統研發，等於秀才遇到兵，說也說不清，只有等他們遇到解不了的複雜問題，才會知道專業的價值 -- 現在搞雲端、大數據、物聯網、異質計算，這類複雜問題比比皆是，所以很多人毫無頭緒自己該做甚麼，可能也沒能力做甚麼。
首先，為了分析這台儲存伺服器的效能，我們還特別打造了效能分析工具。黃書政同學，做出了一個利用GCC編譯器在產生機器碼時在程式的進入點和離開點處插入追蹤器以產生追蹤資料，用以觀測程式執行流程的方法。這個工具幫助我們精確地分析儲存伺服器上軟體的流程，黃同學也以此作為碩士論文:
【一個針對嵌入式軟體的追蹤和效能分析技術 (Developing new tracing and performance analysis techniques for embedded applications) / 黃書政(Shu-Jheng Huang), 2007】
當年追蹤分析系統最強的工具之一，是SUN的 Solaris kernel team所開發的DTrace，這個技術後來也被IBM拿去做Linux上的SystemTap。在黃書政同學開發新工具之時，林以迪同學研究如何利用DTrace來自動化分析應用軟體的效能，後來他的分析方法幫助到這個廣達的計畫，也以此為題寫了碩士論文:
【利用DTrace在Solaris系統上以自動化方式建立應用軟體的效能模型與分析 (Automating server application performance modeling process on Solaris system via D-trace and trace-driven analysis) / 林以迪(Yi-Di Li), 2007】
要知道，一般的效能分析多半是針對CPU-intensive的應用，探討CPU的使用，然而儲存伺服器的重點不只在CPU上，還包括磁碟和網路這類的I/O動作，這些是一般工具和普通工程師較難對付的部分，所以陳人豪製作了一個量測和模擬的框架，讓我們能評估I/O部分的問題，這也是他的碩士論文題目:
【系統層級的效能量測與評估框架 (System-level performance profiling and simulation framework for I/O-intensive applications) / 陳人豪(Jen-Hao Chen), 2007】
不要忘了， 一個複雜的多工系統不只是一次只做一個工作，還有多個核心來做多項工作，所以張筱薇同學 (實驗室唯一的女生!)選擇做這個最硬的研究工作，利用SystemC做出一個能夠快速分析多執行緒應用程式效能的模擬環境，令我感到非常難能可貴:
【設計與實作一個快速分析多執行緒應用程式效能之多核心系統模擬環境 (A rapid simulation environment for application performance estimation on parameterized multi-core/multi-threading architecture models) / 張筱薇(Hsiao-Wei Chang), 2007】
搞清楚效能的問題所在，接下來就是設法優化(optimize)其效能了。怎麼做呢? 我們實驗室研究效能優化，著重的是那些編譯器做不到的事情，而不是那些編譯器可做的事情，這是跟那些做編譯器研究的實驗室最大的不同。我們認為，天底下有太多編譯器做不到的最佳化工作，厲害的人可以手動搞定。
舉例來說，編譯器往往不知道該怎麼優化程式，所以提供一大堆選項讓開發者來選。當時的GCC有42個可能影響效能的選項，請問要怎麼選? 至少有2的42次方種組合，不可能暴力搜尋。陳奇孟同學在十年前就採用的現在最紅的「機器學習」來幫助編譯器自動找到最佳的選項集合:
【以機器學習快速的搜尋最佳編譯器選項集合 (Finding the best compiler optimization option set rapidly via machine learning) / 陳奇孟(Chi-Meng Chen), 2007】
然而，一般的搜尋方式，只適用於普通的應用程式，為了最佳化這個儲存伺服器的核心，每次編譯過後必須重開機測試效能，所以非常耗費時間，所以林煌森同學針對這個議題設計了一套自動化搜尋機制:
【自動搜尋編譯器選項最佳設定 : 應用於儲存伺服器核心模組效能之提升 (Automatic selection of compiler options for performance optimization on the kernel modules of a storage server) / 林煌森(Huang-Sen Lin), 2007】
適當選用編譯器的選項，的確提供了效能，但真正讓這套儲存伺服器效能起飛的是對於軟體架構的改進。然而，如果沒有蒐集足夠的效能資料和對於系統完整的分析，根本不可能碰觸到軟體架構的改進，所以最佳化的成果還是得歸功於整個團隊的合作。
陳嘉翔同學在這套儲存伺服器中，加入了高效率的快取索引表，大幅改善了原本極為沒效率的搜尋機制。誰知道這套廣達花錢買來的軟體，會寫得這麼沒效率呢? 陳同學的碩士論文:
【磁碟陣列系統之最佳化研究 : 快取索引表之設計與實作 ( Performance optimization on a RAID system ; design and implementation of a fast indexing table for disk caching) / 陳嘉翔(Jia-Siang Chen), 2007】
吳建成同學算是集大成者，他不僅加入了預測使用者未來的需求做預先提取(prefetch)的機制，同時負責整合和評估最終的結果，寫出他的碩士論文:
【評估快取與預先提取在儲存伺服器上的效能 (Performance evaluation of caching and prefetch strategies on a storage server) / 吳建成(Chien-Cheng Wu), 2007】
總合來說，這些研究，讓儲存伺服器的極速提高了將近十倍，而廣達只贊助了我們一百多萬台幣的研究經費 ，這不能怪廣達小氣，這對當時沒有國科會經費、又沒有名氣的我來說，這筆錢讓我能夠購買設備和供養學生；不過這點經費大概只能僱一位菜鳥工程師做一年研發的成本，如果比起當年廣達贊助MIT的研究經費以及給台大的捐款，所以我想廣達的經費應該是大大值回票價了。
但或許廣達不這麼看，這才是當時身為菜鳥助理教授的我，最為感到不值的部分。那個儲存伺服器研發部門，被長官要求要自負盈虧，為了要在短期內謀求利潤，只好開始刪減「不必要」的研發開支，所以在一年的研究期間過後，就沒有下文了。
所以我說國內業界短視近利、不懂軟體研發，這是我親身經歷的第一個實例。X先生應該是站在我們這邊，但他當時也是小咖，即便覺得應該持續贊助我們，也改變不了大長官的旨意。X先生目前在某大公司擔任處長，前天開會中發言強調軟體開發的重要性，支持提早做軟體的開發，我聽了非常窩心，希望業界有更多懂得系統和軟體的人才。
另外，在學術方面，我指導這批第一屆的研究生做實務研究，在2007年產出了八份碩士論文，忙得不亦樂乎，隨後將部分論文改寫投稿，在2008才發表兩篇國際會議論文(註一) (註二)，2009年一篇(註二)，投資報酬率極低，發實務研究的論文難度高，是其他領域的人所不能夠理解的。
首先，關於這類系統研究，教導學生基本知識和技能、指導學生做研究、解決實作問題、驗證研究結果，原本就可能要比其他領域花更多心力；其次，要寫一篇優質的實務研究論文，必須能言善道、精準犀利，但大多數學生推導數學公式可以，寫程式可以，卻不大會用英文談論設計方法、分析利害得失、探討關鍵議題、展現系統優勢，如果要在國際會議或期刊上發表論文，我們必須在論文寫作上花很多時間。另外，寫論文時還要顧及與廠商的保密協議，必須遮遮掩掩的，當然更不利於發表。
所以我說國內學術界在數SCI論文數量的同時，把很多教授和學生逼上找尋容易發表論文的途徑，像這類我認為很有價值的產學合作，在那個SCI掛帥的年代，因為事倍功半，所以被年輕教授們視為畏途。
業界短視近利，加上學術界SCI掛帥，我對於這個系統優化的產學研究案的積極投入，算是非常吃力不討好，唯二能夠安慰自己的，第一是教出一群能實作的研究生，第二是這個研究案讓我更清楚我們能做出業界需要的前瞻研究，只是時機未到。
至於個人的學術成就，懂的人就懂，對於那些只會算論文數量的人，我也不冀望他們的理解。但上述的情況在這些年嚴重阻礙台灣的產學發展，造成前瞻研發不務實、論文氾濫的現象，甚至影響教育品質和人民生計。然而，產業仍不乏有能人，學界還是有志士，只要堅持走對的方向，我們還是有可能走出困境的。
(註一) Shih-Hao Hung, Chia-Heng Tu, and Chien-Cheng Wu, Optimizing the Embedded Caching and Prefetching Software on a Network-Attached Storage System, in Proc. 2008 IEEE/IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC) , pp.152-161, Shanghai, China, December 17-20, 2008.
(註二) Shih-Hao Hung, Shu-Jheng Huang, and Chia-Heng Tu, New Tracing and Performance Analysis Techniques for Embedded Applications, in Proc. the 14th IEEE International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA) , pp.143-152, Kaohsiung, Taiwan, August 25-27, 2008.
(註三) Shih-Hao Hung, Chia-Heng Tu, Huang-Sen Lin and Chi-Meng Chen, An Automatic Compiler Optimizations Selection Framework for Embedded Applications, in Proc. the 6th International Conference on Embedded Software and Systems (ICESS) , pp.381-387, HangZhou, Zhejiang, China, May 2009.
2016年2月3日 星期三
歷史的「真相」
清大彭明輝教授最近發表的〈失去真相的台灣史〉一文（註1），由於彭教授讀者眾多，因此也引起不少爭議，其中包括朱宥勳先生寫的『敬告彭明輝教授：一個說故事的小常識』（註2），從寫作的觀點，指出彭文的偏頗之處。還有其他的批判，我想就不一一列舉。
短論文的根本問題在於：「要用如此少的篇幅，論這麼大的議題，怎麼論得完整？」既然論不完整，那要怎麼論？如果使用的語氣十分強烈，恐怕文章所引發的爭議將多過溝通和理解。如果明知道論不完還要論，若不是有所圖，那多半就是作者心中有諸多想抒發的意見。
我有幾次評論過清大彭明輝教授的文章，雖然看法不同，不過我對於他的人品是頗尊敬的。有一次與他在台北同桌各自表述如何讓產業轉型提升經濟之後，比較能夠理解他看事情的出發點。
或許，採取激烈的言詞，是為了突顯議題、引發討論所不得不為之事，尤其對於當下的政治型態而言，非得如此才能喚起大眾迴響；然而，如此一來，與學術和理性不免有所牴觸，甚至漸行漸遠，恐怕對於作者來說也是頗為矛盾的情結。
「中國」傳統以來，乃至於近代台灣的史觀，往往與政府的意識型態環環相扣，以遂行掌權者的政治訴求。意識型態高於對於史實的認定和解讀，歷史教材淪為統治工具乃至於愚民的劇本。讀吳鳴兄這篇「重訂課綱，吹響號角」（註3），看到歷史學者講述對於影響史觀極大的「春秋筆法」，以及為了近百餘年來學者為了型塑「中國」國族主義所做的重重努力。
我和吳鳴兄，也就是「政大彭明輝」，算是喝茶吃飯聽音樂的好朋友，數次聽吳鳴兄談到台灣的歷史教育，感觸頗深，因此在此很高興看到吳鳴兄把他的見聞和想法記錄下來分享大家，他這篇「重訂課綱，吹響號角」，非常值得閱讀和深思。
各位可以選擇相信歷史課本的內容，或是選擇相信親朋好友記憶傳承的歷史，但誰能告訴我「真相」是甚麼?
很不幸的，我不認為歷史的真相能夠輕易取得。那該如何是好?
我到中國拜訪朋友，比對彼此所認知的近代史，差異甚大，沒有人知道哪個是真相；在對岸看到諸多未曾見過的台灣品牌，也是真假難辨。人在社會中，難以擺脫政治，這些圍繞身旁、似真似假的歷史文化，我可以選擇接受它們的存在，但未必相信，也不願被這些意識形態左右，正如同我可以為了考試和與人溝通而背誦歷史故事，但我不會照單全收。
然而，真正我個人所關切的，不是歷史上的人事物，而是我究竟能夠從這些人事物的故事學習到什麼? 為此，我得過濾從小到大所吸收的資訊，釐清各界加諸於我的意識形態，甚至必須先將那些基於「受汙染的資訊源」所衍生的知識和信念打破，再小心地重建。
打掉重練個人的歷史觀，是我近年來不斷在做的事情。我必須說，這是很不容易的事，一開始，會發現不知道該相信什麼；然後，會發現不同的觀點都有某種道理；但是，更深層檢視後，可能會看到幕後所埋藏的意識形態和根本旨趣；最後，很可能還是無法確認何者是真相，但至少能夠稍微擺脫這些意識形態所加諸在我身上的束縛；當然，非得要做選擇的時候，還是挺傷腦筋的事情。
我可以不要這麼辛苦，就選擇相信那些自幼成長時所接受的傳統的中國式教育（至少那時候天天高喊復興中華文化），或是轉換到時下流行的台灣優先，然後以這些意識形態出發看待事情，撰寫一篇一篇非黑即白、非友則敵、以偏概全、無限上綱的論述文章。
但那只會讓我距離真相越來越遠，也不是我所要的學習歷程。
然而，時下基於政治意識形態的文章多，因為想從文章中得到政治立場的支持或是心理慰藉的人多；掌權者企圖藉由教育工具影響人民思想的作為多，只要有效，這類作為就不會停止。只要政治掛帥，可以合理化學術的扭曲、掩蓋人格的瑕疵，那就持續會有專家學者用那種貌似「我在追求真理」的論述方法，遮掩個人已有的立場、成見、意識形態，藉由引用數據例證，撰寫貌似符合科學、理性之作，來影響群眾，遂行其政治意圖。
民主政治要好，根本之道，是人民有能力擺脫層層的思想控制，而且有能力不靠統治者加諸的意識型態彼此溝通理解、共同合作。因此人民本身的素養，決定了民主政治的高度。一旦政府發現人民不受教材的擺布，那自然就不會想藉由教育體系來遂行政治目的。
話說，我這些年來寫文章的第一優先，不是宣傳理念，而是「澄清個人的思辯」，從這個角度去增進與人之間的溝通。如果能夠藉由文章去增進彼此對於這世界的理解，那會是多美好的事情？
雖然，在這個紛紛擾擾的世界，我們很可能不知道甚麼是真相，缺乏共同的基礎，那麼理解、同理、包容、表達的能力，就變得更重要了，這是我持續在觀察和學習的。
（註1）失去真相的台灣史
http://mhperng.blogspot.tw/2016/01/blog-post_24.html
（註2）敬告彭明輝教授：一個說故事的小常識
http://opinion.udn.com/author/articles/952
（註3）重訂課綱，吹響號角
https://www.facebook.com/pangmingfui/posts/826882854101876
短論文的根本問題在於：「要用如此少的篇幅，論這麼大的議題，怎麼論得完整？」既然論不完整，那要怎麼論？如果使用的語氣十分強烈，恐怕文章所引發的爭議將多過溝通和理解。如果明知道論不完還要論，若不是有所圖，那多半就是作者心中有諸多想抒發的意見。
我有幾次評論過清大彭明輝教授的文章，雖然看法不同，不過我對於他的人品是頗尊敬的。有一次與他在台北同桌各自表述如何讓產業轉型提升經濟之後，比較能夠理解他看事情的出發點。
或許，採取激烈的言詞，是為了突顯議題、引發討論所不得不為之事，尤其對於當下的政治型態而言，非得如此才能喚起大眾迴響；然而，如此一來，與學術和理性不免有所牴觸，甚至漸行漸遠，恐怕對於作者來說也是頗為矛盾的情結。
「中國」傳統以來，乃至於近代台灣的史觀，往往與政府的意識型態環環相扣，以遂行掌權者的政治訴求。意識型態高於對於史實的認定和解讀，歷史教材淪為統治工具乃至於愚民的劇本。讀吳鳴兄這篇「重訂課綱，吹響號角」（註3），看到歷史學者講述對於影響史觀極大的「春秋筆法」，以及為了近百餘年來學者為了型塑「中國」國族主義所做的重重努力。
我和吳鳴兄，也就是「政大彭明輝」，算是喝茶吃飯聽音樂的好朋友，數次聽吳鳴兄談到台灣的歷史教育，感觸頗深，因此在此很高興看到吳鳴兄把他的見聞和想法記錄下來分享大家，他這篇「重訂課綱，吹響號角」，非常值得閱讀和深思。
各位可以選擇相信歷史課本的內容，或是選擇相信親朋好友記憶傳承的歷史，但誰能告訴我「真相」是甚麼?
很不幸的，我不認為歷史的真相能夠輕易取得。那該如何是好?
我到中國拜訪朋友，比對彼此所認知的近代史，差異甚大，沒有人知道哪個是真相；在對岸看到諸多未曾見過的台灣品牌，也是真假難辨。人在社會中，難以擺脫政治，這些圍繞身旁、似真似假的歷史文化，我可以選擇接受它們的存在，但未必相信，也不願被這些意識形態左右，正如同我可以為了考試和與人溝通而背誦歷史故事，但我不會照單全收。
然而，真正我個人所關切的，不是歷史上的人事物，而是我究竟能夠從這些人事物的故事學習到什麼? 為此，我得過濾從小到大所吸收的資訊，釐清各界加諸於我的意識形態，甚至必須先將那些基於「受汙染的資訊源」所衍生的知識和信念打破，再小心地重建。
打掉重練個人的歷史觀，是我近年來不斷在做的事情。我必須說，這是很不容易的事，一開始，會發現不知道該相信什麼；然後，會發現不同的觀點都有某種道理；但是，更深層檢視後，可能會看到幕後所埋藏的意識形態和根本旨趣；最後，很可能還是無法確認何者是真相，但至少能夠稍微擺脫這些意識形態所加諸在我身上的束縛；當然，非得要做選擇的時候，還是挺傷腦筋的事情。
我可以不要這麼辛苦，就選擇相信那些自幼成長時所接受的傳統的中國式教育（至少那時候天天高喊復興中華文化），或是轉換到時下流行的台灣優先，然後以這些意識形態出發看待事情，撰寫一篇一篇非黑即白、非友則敵、以偏概全、無限上綱的論述文章。
但那只會讓我距離真相越來越遠，也不是我所要的學習歷程。
然而，時下基於政治意識形態的文章多，因為想從文章中得到政治立場的支持或是心理慰藉的人多；掌權者企圖藉由教育工具影響人民思想的作為多，只要有效，這類作為就不會停止。只要政治掛帥，可以合理化學術的扭曲、掩蓋人格的瑕疵，那就持續會有專家學者用那種貌似「我在追求真理」的論述方法，遮掩個人已有的立場、成見、意識形態，藉由引用數據例證，撰寫貌似符合科學、理性之作，來影響群眾，遂行其政治意圖。
民主政治要好，根本之道，是人民有能力擺脫層層的思想控制，而且有能力不靠統治者加諸的意識型態彼此溝通理解、共同合作。因此人民本身的素養，決定了民主政治的高度。一旦政府發現人民不受教材的擺布，那自然就不會想藉由教育體系來遂行政治目的。
話說，我這些年來寫文章的第一優先，不是宣傳理念，而是「澄清個人的思辯」，從這個角度去增進與人之間的溝通。如果能夠藉由文章去增進彼此對於這世界的理解，那會是多美好的事情？
雖然，在這個紛紛擾擾的世界，我們很可能不知道甚麼是真相，缺乏共同的基礎，那麼理解、同理、包容、表達的能力，就變得更重要了，這是我持續在觀察和學習的。
（註1）失去真相的台灣史
http://mhperng.blogspot.tw/2016/01/blog-post_24.html
（註2）敬告彭明輝教授：一個說故事的小常識
http://opinion.udn.com/author/articles/952
（註3）重訂課綱，吹響號角
https://www.facebook.com/pangmingfui/posts/826882854101876
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