Skip to content

zh

  • in zh
  • 2 min read

Ambassador API Gateway：雲端原生 API 管理方法

在微服務和雲端原生應用的時代，API Gateway 在管理和保護服務之間的通信方面發揮著至關重要的作用。Ambassador API Gateway 作為 Kubernetes 原生解決方案而廣受歡迎，能夠高效處理 API 流量。本文將探討 Ambassador 的關鍵功能、其架構以及與傳統 API Gateway 的比較。

什麼是 API Gateway？

API Gateway 充當微服務的入口，提供以下核心功能： - 身份驗證與授權 – 透過 OAuth、JWT 或 API 金鑰來管理存取控制。 - 流量管理 – 路由、負載平衡和速率限制。 - 安全性 – TLS 終止、請求驗證和防止攻擊。 - 可觀察性 – 記錄、追蹤和監控 API 使用情況。

傳統的 API Gateway（如 Kong、Apigee 和 AWS API Gateway）廣泛應用於單體和混合架構。然而，Kubernetes 原生應用需要更動態、可擴展且適合 DevOps 的解決方案——這正是 Ambassador 發揮作用的地方。

介紹 Ambassador API Gateway

Ambassador 是基於 Envoy 的 API Gateway，專為 Kubernetes 設計。它作為 Ingress 控制器，促進 北-南（外部）流量 管理。

Ambassador 的關鍵功能

  1. Kubernetes 原生

  2. Ambassador 專為 Kubernetes 打造，使用自訂資源定義（CRDs）進行配置，而非傳統的靜態配置文件。

  3. 基於 Envoy Proxy

  4. Ambassador 採用 Envoy Proxy 作為核心，從其先進的網路功能、彈性和可擴展性中受益。

  5. 去中心化配置

  6. 與單體 API Gateway 不同，Ambassador 允許微服務團隊獨立配置路由和策略。

  7. 身份驗證與安全性

  8. 支援 OAuth2、JWT 驗證和外部身份驗證服務。

  9. 實施 mTLS（雙向 TLS），確保服務間安全通信。

  10. 流量控制與速率限制

  11. 提供先進的 負載平衡、熔斷機制和故障轉移策略。

  12. 實施 速率限制，防止濫用並確保公平使用。

  13. 可觀察性與監控

  14. 無縫整合 Prometheus、Grafana 和 OpenTelemetry 以獲取即時洞察。
  15. 內建 分佈式追蹤 支援，如 Jaeger 和 Zipkin。

Ambassador API Gateway 的運作方式

1. 部署架構

  • Ambassador 以 Kubernetes 部署 運行，通常透過 Kubernetes Service 曝露。
  • 它與 Ingress Controllers（如 NGINX 或 Kubernetes API Server）集成，管理外部流量。
  • 每個微服務都可以透過 Kubernetes 註解或 CRD 定義自己的路由規則。

2. 流量路由範例

以下是使用 AmbassadorMapping CRD 配置微服務路由的示例：

apiVersion: getambassador.io/v3alpha1
kind: Mapping
metadata:
  name: my-service
spec:
  prefix: /my-api/
  service: my-service.default.svc.cluster.local:8080
  timeout_ms: 5000

此配置確保 /my-api/ 的請求被路由到運行於 8080 端口的 my-service。

3. 身份驗證範例

要整合 JWT 身份驗證，可以定義以下配置：

apiVersion: getambassador.io/v3alpha1
kind: AuthService
metadata:
  name: jwt-auth
spec:
  auth_service: auth-service.default:443
  proto: http
  allowed_request_headers:
    - "Authorization"

此設置確保所有傳入請求都必須包含有效的 JWT 令牌，才會被轉發到微服務。

Ambassador 與傳統 API Gateway 的比較

功能 Ambassador Kong AWS API Gateway Apigee
Kubernetes 原生 ✅ 是 ⚠️ 部分支援 ❌ 否 ❌ 否
Envoy Proxy ✅ 是 ❌ 否 ❌ 否 ❌ 否
基於 CRD 的配置 ✅ 是 ❌ 否 ❌ 否 ❌ 否
身份驗證 ✅ 是 ✅ 是 ✅ 是 ✅ 是
可觀察性 ✅ Prometheus、Grafana ✅ Kong Vitals ✅ CloudWatch ✅ Stackdriver
無伺服器支援 ⚠️ 限制 ✅ 是 ✅ 是 ✅ 是
雲端原生整合 ✅ 是 ✅ 是 ✅ 是 ✅ 是

何時應使用 Ambassador API Gateway？

如果您的應用符合以下條件，Ambassador 會是一個絕佳選擇： ✅ 應用 Kubernetes 原生，並依賴微服務架構。 ✅ 需要 完全聲明式與 GitOps 友好的 API Gateway。 ✅ 需要 高效能 並基於 Envoy Proxy。 ✅ 需要 可擴展性，支援 動態路由和服務發現。

然而，如果您需要 深入的 API 商業化、細粒度分析或伺服器無 API 支援，傳統 Gateway（如 Apigee 或 AWS API Gateway）可能更合適。

結論

Ambassador API Gateway 提供了一個強大的 Kubernetes 原生解決方案，用於管理微服務架構中的 API 流量。憑藉其 Envoy 核心、去中心化配置 和 Kubernetes 的一流支援，它提供了一個可擴展且開發者友好的 API Gateway 替代方案。

如果您正在 Kubernetes 上運行微服務，並尋找一個高效可擴展的 API Gateway，Ambassador 絕對值得考慮！

您是否在 Kubernetes 設置中使用 Ambassador？歡迎在評論中分享您的經驗！

  • in zh
  • 2 min read

Envoy Proxy vs NGINX：哪個適合你的架構？

在現代雲原生應用和微服務架構中，選擇合適的代理（Proxy）對於效能、可擴展性和安全性至關重要。Envoy Proxy 和 NGINX 是目前市場上最受歡迎的兩個選擇。儘管兩者都具備強大的功能，但它們適用於不同的場景並遵循不同的設計理念。本篇文章將探討它們的核心差異、優勢及最佳使用案例。

概述

NGINX

NGINX 最初是一款高效能的網頁伺服器，後來發展成為強大的反向代理和負載均衡器。由於其出色的HTTP 和 TCP 處理能力，它被廣泛應用於傳統和現代 Web 應用。

Envoy Proxy

Envoy 是由 Lyft 設計的現代化高效能代理，專為雲原生架構打造。它是Istio 和 Consul 等服務網格（Service Mesh） 的關鍵組件，具備高可觀測性、動態配置及與微服務環境的深度整合。

架構與設計理念

特色 Envoy Proxy NGINX
設計理念 專為雲原生微服務架構打造 最初設計為網頁伺服器，後來發展為代理
配置管理 支援動態服務發現與 API（xDS） 依賴靜態配置，變更需重新載入
效能 針對分散式架構最佳化 高效能適用於傳統 Web 流量
可觀測性 內建監控指標、日誌與分佈式追蹤 基礎日誌與監控能力
擴展性 支援 gRPC API、過濾器與動態路由 Lua 腳本，動態能力有限

配置與管理

NGINX 配置

NGINX 主要依賴靜態配置文件（nginx.conf），更改設定後需要重新載入才能生效。這對於傳統應用來說問題不大，但在動態微服務環境中可能帶來挑戰。

範例 NGINX 設定： 

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

Envoy 配置

Envoy 採用更具動態性的 API 配置，例如 xDS（Extensible Discovery Service），可即時更新設定，無需重新啟動代理。

範例 Envoy 設定： 

static_resources:
  listeners:
    - name: listener_0
      address:
        socket_address:
          address: 0.0.0.0
          port_value: 10000
      filter_chains:
        - filters:
            - name: envoy.filters.network.http_connection_manager
              typed_config:
                "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.http_connection_manager.v3.HttpConnectionManager
                stat_prefix: ingress_http
                route_config:
                  name: local_route
                  virtual_hosts:
                    - name: backend
                      domains: ["*"]
                      routes:
                        - match:
                            prefix: "/"
                          route:
                            cluster: service_backend

關鍵差異： - Envoy 支援即時動態更新，NGINX 則需手動修改配置並重新載入。 - Envoy 適用於服務網格（Service Mesh）架構，更適合微服務環境。

效能與可擴展性

  • NGINX 以其高吞吐量和事件驅動架構著稱，適合用於靜態內容和傳統 Web 應用。
  • Envoy 針對服務間通訊（Service-to-Service Communication） 進行優化，支援 gRPC 和 HTTP/2，並提供內建可觀測性及容錯機制。
  • 延遲：NGINX 在處理靜態內容時表現稍優，而 Envoy 在動態路由與服務發現方面更具優勢。

可觀測性與監控

可觀測性（Observability）是選擇代理時的一個重要考量因素：

  • NGINX 具備基本的日誌與監控功能，但需額外整合第三方工具以獲得更深入的可觀測性。
  • Envoy 內建支援：
  • 監控指標（Prometheus、StatsD）
  • 分佈式追蹤（Zipkin、Jaeger、OpenTelemetry）
  • 結構化日誌

範例 Envoy 追蹤設定： 

tracing:
  http:
    name: envoy.tracers.zipkin
    typed_config:
      "@type": type.googleapis.com/envoy.config.trace.v3.ZipkinConfig
      collector_cluster: zipkin
      collector_endpoint: "/api/v2/spans"

結論： 如果需要深度可觀測性，Envoy 會是更好的選擇。

安全性功能

特色 Envoy Proxy NGINX
mTLS（雙向 TLS） 原生支援 需額外配置
RBAC（角色存取控制） 支援 不支援
JWT 驗證 內建支援 需外掛
WAF（Web 應用防火牆） 無（需額外整合） NGINX Plus 提供

結論： Envoy 內建較強的安全性功能，而 NGINX Plus 提供企業級 WAF（需付費）。

適用場景

何時選擇 NGINX

✅ 需要高效能的 Web 伺服器來處理 HTTP/TCP 流量。

✅ 架構為單體式（Monolithic）或傳統負載均衡模式。

✅ 需求是輕量級靜態配置，並希望減少依賴。

何時選擇 Envoy Proxy

✅ 微服務或服務網格（Service Mesh）架構。

✅ 需要動態服務發現、高級監控與追蹤功能。

✅ 應用程式依賴 gRPC、HTTP/2 或 API Gateway 模式。

結論

Envoy Proxy 和 NGINX 各有所長，適用於不同的架構與需求。

  • NGINX 是傳統 Web 應用、負載均衡與反向代理的理想選擇。
  • Envoy Proxy 在雲原生、微服務環境與服務網格中表現出色。

最終選擇取決於你的應用需求。如果你的應用是高度可擴展的雲原生架構，Envoy 是更好的選擇。而對於傳統 Web 工作負載，NGINX 仍然佔據主導地位。

你的選擇是什麼？

你在架構中使用的是 Envoy 還是 NGINX？歡迎在評論區分享你的經驗！

  • in zh
  • 1 min read

財務自由的力量

許多生活中的挑戰，只要擁有足夠的財務資源，都能迎刃而解。如果你的資產充足，那麼辭去一份已經無法帶來價值的工作，就不會是一個困擾。至於那些珍視的同事關係，即使離開職場，你依然可以在生活中維持聯繫。如果你有夢想的職業，不妨主動尋找機會——有時候，只要勇敢踏出那一步，就能開啟新的可能。

隨著父母年齡增長，他們的照護問題變得日益迫切。如果你擁有足夠的財務資源，許多這類的擔憂就能得到妥善處理。單靠個人力量來照顧年邁的父母無疑是巨大挑戰，但財務穩定能讓你獲取專業的照護服務，減輕你的負擔。

遺產糾紛也是家庭矛盾的一大來源。即便是至親，面對金錢時，往往也會因為利益而產生爭執，甚至撕裂關係。然而，若你已經達到財務自由，就能超然於這些糾紛之外。透過適當的財務規劃，例如設立家族信託或資產管理公司，不僅能保障自身的財富，還能幫助家族有效減少稅務負擔，為未來世代做好準備。

人們常說：「80% 的人生問題都可以用金錢解決。」這意味著，如果你的財務穩定，大多數的物質問題都能迅速迎刃而解，你的精力便能專注於剩下的 20%——那些真正重要的事情，例如個人成長、人際關係與幸福感。

然而，許多人卻本末倒置，試圖在沒有足夠財務資源的情況下解決財務問題，結果讓自己陷入不必要的壓力與掙扎。關鍵在於理解金錢的價值與局限，並聰明地運用它。

達成財務獨立，意味著你能掌控自己的時間與決策。當你真正擁有財務自由時，會更清楚什麼才是人生的核心——人際關係、體驗，以及個人價值的實現。此外，財富自由還能為你開啟更多機會，因為富裕的人往往會與志同道合者互動，這樣的社交圈能帶來更具價值的連結，進一步促進財務成長。

"80% 的人生問題可以用金錢解決。因此，人生的首要目標應該是建立財富。"

這並不意味著金錢就是一切，而是財務安全能讓你將注意力轉向真正能為人生帶來意義的事物。越早達成財務穩定，就能越早專注於更重要的目標——健康、關係與個人成就。

金錢應該是工具，而非終極目標。努力建立財務穩定，讓你能夠更加從容地迎接人生挑戰。一旦你擁有解決日常問題的資源，就能擁有真正的自由，去追尋讓你快樂與滿足的事物。

  • in zh
  • 1 min read

擁抱不完美，解鎖高效學習

放下完美主義往往是邁向真正高效學習的第一步。我們許多人從小就被灌輸一種觀念，認為只有達到完美才能成功，任何低於完美的表現都是不可接受的，不完美就等於沒有價值。然而，這種心態雖然看似能激勵人前進，卻往往導致自我挫敗。我們害怕失敗，避免挑戰，甚至在事情不如預期時選擇放棄。在我的學習旅程中，我發現，當我越追求完美時，儘管學到了更多知識，內心卻越來越缺乏自信。直到我將焦點從完美轉向完成，才開始真正感受到進步。

改變的契機來自於一次低谷期。當我被各種挑戰壓得喘不過氣時，我意識到堅持完美主義已經變得不可持續。我決定轉而接受「完成主義」——這意味著承認自己的極限並在其中努力，接受自己尚未掌握的知識並承諾持續改進，把重心放在不斷前進，而非追逐遙不可及的標準。這種心態的轉變讓我重新找回了學習和成長的信心，不再害怕失敗。

犯錯成為這種新學習方式中不可或缺的一環。我不再迴避錯誤，而是將其視為發現盲點和深化理解的機會。錯得越多，修正的次數越多，對概念的掌握就越深入。我也改變了學習方法，捨棄被動學習（如重讀教材），轉而採用主動回憶法——先嘗試從記憶中提取資訊，再去驗證答案。這不僅強化了神經連結，也幫助我在實際應用時更靈活地運用知識。

我還發現，優化學習環境至關重要。即使是面朝下放置的智慧型手機，也會嚴重影響專注力。我選擇讓學習空間保持類比化——使用筆記本和時鐘，而非數位設備，使自己更容易進入專注狀態。此外，視覺輔助工具成為我學習的重要幫手。在閱讀艱澀文本之前，我會先透過圖表、插圖或影片建立心理錨點，這樣在後續記憶與理解時更容易串聯起來。

另一個關鍵變化是提早並頻繁測試自己，即使尚未完全掌握某個主題。我會先做練習題，透過這個過程建立假設並找出需要加強的部分，為後續學習奠定更穩固的基礎。同時，我開始優先考慮「學習的穩定性」而非「學習時長」。每天固定安排一小段時間學習，即使只有15分鐘，也能透過日積月累形成習慣，保持學習動力。

但最深遠的改變，是我對成功的重新定義。我不再將成功等同於「完美無缺」，而是視其為持續成長與進步。錯誤不再是失敗，而是通往提升的墊腳石。學習變成了一場冒險，而非一場競賽，我開始真正享受這個過程。回顧這些經歷，我深刻理解到：真正的學習，並非來自對完美的追求，而是來自擁抱不完美，專注於完成每個任務，從中學習，並不斷向前邁進。

學習是解決人生各種挑戰的關鍵，無論是在職涯發展、個人成長，還是自我實現的旅程中。當我們拋棄完美主義，擁抱完成主義，不僅能取得更好的成果，還能重新找回學習的樂趣。正如哲學家約翰·杜威（John Dewey）所說：「我們並非從經驗中學習，而是從對經驗的反思中學習。」今天就邁出一步，犯一個錯誤，從中學習，並為這趟旅程感到欣喜。因為，真正的完美，來自於不斷進步的過程。

  • in zh
  • 2 min read

CUDA 中的合併記憶體存取以實現高效能運算

在開發 CUDA 應用程式時，有效的記憶體使用 對於發揮 GPU 的全部潛力至關重要。在眾多最佳化策略中，合併記憶體存取（Coalesced Memory Access） 在降低記憶體延遲與最大化頻寬使用率方面扮演關鍵角色。本文將探討此概念的核心原理、其重要性，以及如何在 CUDA 程式中實作。

什麼是合併記憶體存取？

在 CUDA 中，全域記憶體（Global Memory） 相較於 共享記憶體（Shared Memory） 來說速度較慢。當一個 warp（32 個執行緒） 存取全域記憶體時，GPU 會嘗試以單一記憶體交易（memory transaction）讀取或寫入資料。若要高效執行，所有執行緒的記憶體存取應該是合併的，也就是存取連續的記憶體位址。如果存取模式是非合併的，GPU 會將該操作拆分為多個較小的交易，進而顯著增加記憶體延遲。

為何合併記憶體存取很重要？

合併與非合併記憶體存取的效能差異可能極為顯著。例如，當執行緒按照合併模式存取記憶體時，CUDA 核心（Kernel）的執行速度可能是非合併存取模式的 兩倍以上。以下是一個簡單的 CUDA 核心的效能比較：

  • 合併存取：232 微秒
  • 非合併存取：540 微秒

非合併存取速度幾乎是合併存取的 2.3 倍，這凸顯了適當對齊記憶體存取模式的必要性。

合併記憶體存取的技巧

為了在 CUDA 核心中實作合併記憶體存取模式，可以考慮以下策略：

1. 對齊執行緒與記憶體布局

確保執行緒索引（thread ID）對應到記憶體中的連續位置。例如，執行緒 i 應該存取陣列的第 i 個元素：

@cuda.jit
def coalesced_access(a, b, out):
    i = cuda.grid(1)
    out[i] = a[i] + b[i]  # 合併存取

2. 使用共享記憶體（Shared Memory）

共享記憶體是一種快取，位於 GPU 晶片上，由區塊內的執行緒共享。透過共享記憶體，我們可以在不規則的存取模式下實現合併存取：

@cuda.jit
def shared_memory_example(a, out):
    tile = cuda.shared.array((32, 32), dtype=numba.types.float32)
    i, j = cuda.grid(2)
    tile[cuda.threadIdx.y, cuda.threadIdx.x] = a[i, j]  # 合併讀取
    cuda.syncthreads()
    out[j, i] = tile[cuda.threadIdx.x, cuda.threadIdx.y]  # 合併寫入

3. 最佳化 2D 和 3D 格狀結構

當處理 二維（2D）或三維（3D）資料 時，應當合理設計 CUDA 的網格（Grid）和區塊（Block），確保執行緒與記憶體布局對齊，以減少非合併存取的發生。

共享記憶體與 Bank Conflict（記憶體銀行衝突）

儘管共享記憶體能夠帶來顯著的效能提升，但不當的使用方式可能導致記憶體銀行衝突（Bank Conflict）。CUDA 的共享記憶體由多個記憶體銀行組成，若同一個 warp 中的多個執行緒同時存取相同的記憶體銀行，這些存取將會序列化，導致效能下降。

解決方案：增加記憶體填充（Padding），確保每個執行緒存取不同的記憶體銀行。例如：

tile = cuda.shared.array((32, 33), dtype=numba.types.float32)  # 增加填充

這樣做可以確保連續的執行緒存取不同的記憶體銀行，避免衝突。

案例研究：矩陣轉置（Matrix Transpose）最佳化

考慮矩陣轉置（Matrix Transpose）這一運算，若使用合併讀寫模式，效能將顯著提升。以下是不同方法的效能比較：

  1. 天真方法（Naive Kernel）：合併讀取，但寫入不合併。
  2. 共享記憶體方法（Shared Memory Kernel）：透過共享記憶體實現合併讀取與寫入。
  3. 最佳化方法（Optimized Kernel）：使用共享記憶體並解決記憶體銀行衝突。

效能比較： - 天真方法：1.61 毫秒 - 共享記憶體方法：1.1 毫秒 - 最佳化方法：0.79 毫秒

重要結論

  • 合併記憶體存取 可以降低延遲、提高頻寬利用率，是 CUDA 最佳化的重要技術。
  • 共享記憶體 可幫助實現合併存取，但需注意 記憶體銀行衝突。
  • 優化記憶體存取模式 往往只需少量代碼更改，但可獲得 顯著效能提升。

透過掌握合併記憶體存取與共享記憶體技術，你可以撰寫高效能的 CUDA 核心，最大化 GPU 的運算能力。此外，別忘了使用 CUDA Profiler 來分析效能瓶頸，驗證你的最佳化策略！

  • in zh
  • 2 min read

利用 CUDA 的 Grid Stride Loops 加速數據處理

隨著對處理大型數據集的需求不斷增長，高效能計算變得至關重要。GPU 在並行計算方面表現卓越，而 CUDA 為開發者提供了強大的工具來利用這種能力。在 CUDA 中，一種高效處理大型數據集的重要技術就是 Grid Stride Loop。

什麼是 Grid Stride Loop？

Grid Stride Loop 是一種設計模式，擴展了 CUDA kernel 的功能，使其能夠高效地處理大型數據集。與簡單的 kernel（每個執行緒僅處理一個元素）不同，Grid Stride Loop 允許執行緒遍歷多個數據元素，從而更充分地利用 GPU 的並行計算能力，並且能夠簡化超過執行緒數量的數據集的處理方式。

Grid Stride Loop 的運作方式

在 CUDA 中，執行緒（Thread）被組織成區塊（Block），區塊則組成網格（Grid）。每個執行緒在網格中的索引 (idx) 決定了它所處理的數據範圍。然而，當數據集的大小超過網格內所有執行緒的總數時，Grid Stride Loop 就能發揮作用。

Grid Stride Loop 透過 Grid Stride（網格步長） 來確保每個執行緒間隔性地處理數據：

  1. 執行緒索引：每個執行緒從索引開始 (idx = cuda.grid(1))。
  2. 網格步長：步長等於整個網格中的執行緒總數 (stride = cuda.gridsize(1))。
  3. 迴圈遍歷：執行緒依據步長遍歷數據集，每次處理 stride 間隔的元素。

以下是一個在 CUDA kernel 中使用 Grid Stride Loop 的簡單範例：

from numba import cuda

@cuda.jit
def add_kernel(x, y, out):
    idx = cuda.grid(1)
    stride = cuda.gridsize(1)

    for i in range(idx, x.size, stride):
        out[i] = x[i] + y[i]

Grid Stride Loop 的優勢

  1. 靈活性：Grid Stride Loop 可適應任何大小的數據集，無需為特定的 Grid 或 Block 設定調整配置。
  2. 記憶體共用（Memory Coalescing）：透過處理連續的數據元素，提升記憶體存取效率。
  3. 可擴展性：即使是超大型數據集，Grid Stride Loop 仍可充分利用 GPU 的計算資源。

實際案例：計算直角三角形斜邊長度（Hypotenuse）

假設我們要計算一組數值對應的直角三角形斜邊長度，可以利用 Grid Stride Loop 高效處理任意大小的數組：

from numba import cuda
from math import hypot
import numpy as np

@cuda.jit
def hypot_stride(a, b, c):
    idx = cuda.grid(1)
    stride = cuda.gridsize(1)

    for i in range(idx, a.size, stride):
        c[i] = hypot(a[i], b[i])

# 初始化數據
n = 1000000
a = np.random.uniform(-10, 10, n).astype(np.float32)
b = np.random.uniform(-10, 10, n).astype(np.float32)
c = np.zeros_like(a)

# 傳輸數據至 GPU
d_a = cuda.to_device(a)
d_b = cuda.to_device(b)
d_c = cuda.device_array_like(c)

# 啟動 Kernel
threads_per_block = 128
blocks_per_grid = (n + threads_per_block - 1) // threads_per_block
hypot_stride[blocks_per_grid, threads_per_block](d_a, d_b, d_c)

# 取回結果
result = d_c.copy_to_host()

這種方法確保了數組中的所有元素都能夠高效處理，無論數據集的大小如何變化。

結論

Grid Stride Loop 是高效 CUDA 程式設計的重要技術之一，允許開發者處理超過單一 Grid 容量的數據集。結合記憶體共用（Memory Coalescing）、原子操作（Atomic Operations）等技術，Grid Stride Loop 能夠充分發揮 GPU 的強大並行運算能力。

無論是數值模擬、影像處理還是科學計算，Grid Stride Loop 都提供了一種可擴展且優雅的解決方案，使你的 GPU 計算更高效、更強大。

  • in zh
  • 2 min read

使用 Numba 加速 Python —— GPU 程式設計入門

Python 因其簡潔性與強大的科學運算函式庫，成為開發者的首選。然而，對於計算密集型任務，Python 的執行效率可能成為瓶頸。這時，Numba —— 一款即時編譯器（Just-In-Time Compiler），能夠將數值運算為主的 Python 代碼在 CPU 和 GPU 上大幅提速。

在本文中，我們將探討如何使用 Numba 簡化基於 NVIDIA CUDA 平台的 GPU 程式設計，即便是對 C/C++ 不熟悉的開發者，也能輕鬆上手。

什麼是 Numba？

Numba 是一款 即時編譯（JIT）、類型專門化（Type-Specializing）、函式編譯器（Function Compiler），可將 Python 函式轉換為最佳化的機器碼。無論是 CPU 或 NVIDIA GPU，Numba 都能在最少代碼改動的情況下大幅提升效能。

Numba 的主要特點包括： - 函式編譯器：優化單獨的函式，而非整個程式。 - 類型專門化：根據參數類型生成高效實作。 - 即時編譯：函式執行時才編譯，以適應 Python 動態類型特性。 - 數值運算優化：專注於 int、float 和 complex 等數據類型。

為何選擇 GPU 程式設計？

GPU 具備大規模並行運算能力，能夠同時執行數千個線程，特別適用於矩陣運算、模擬計算、圖像處理等數據並行任務。NVIDIA 的 CUDA 平台釋放了 GPU 的潛能，而 Numba 提供了 Python 友好的介面，使開發者能夠利用 CUDA，而無需深入學習 C/C++。

開始使用 Numba

CPU 優化

在深入 GPU 運算前，先來看看 Numba 如何加速 Python 的 CPU 運算。透過 @jit 修飾器，Numba 可優化以下計算斜邊長度的函式：

from numba import jit
import math

@jit
def hypot(x, y):
    return math.sqrt(x**2 + y**2)

當函式首次被呼叫時，Numba 會將其編譯為機器碼，從而加快運行速度。

GPU 加速

Numba 提供對 CUDA 的支援，使 GPU 編程變得簡單。我們可以利用 @vectorize 修飾器，將 NumPy 通用函式（ufuncs）加速到 GPU。例如，向量化的標量加法可如下實現：

from numba import vectorize
import numpy as np

@vectorize(['int64(int64, int64)'], target='cuda')
def add(x, y):
    return x + y

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(add(a, b))  # 輸出: [5, 7, 9]

這行代碼會觸發 GPU 運算，包括記憶體分配、數據傳輸及核心（kernel）執行。

Numba 的進階功能

自訂 CUDA 核心函式

對於超越元素級別運算的場景，Numba 支援使用 @cuda.jit 修飾器編寫自訂 CUDA 核心（kernel），讓開發者可以更精細地控制執行緒行為，進一步優化複雜演算法。

共享記憶體與多維網格

在更高級的 GPU 程式設計中，Numba 支援 2D 和 3D 資料結構，以及 CUDA 共享記憶體機制，幫助開發者打造針對特定應用的高效 GPU 代碼。

CUDA 程式設計選項比較

Numba 不是唯一的 Python GPU 編程庫，下表對比了幾種常見選項：

框架 優勢 劣勢
CUDA C/C++ 高效能，完整 CUDA API 需要 C/C++ 專業知識
pyCUDA Python 介面，可直接使用 CUDA API 需要較多代碼改動
Numba 代碼改動少，Pythonic 語法 相較於 pyCUDA，效能稍遜一籌

GPU 編程的最佳實踐

雖然 GPU 能提供極大加速，但錯誤的使用方式可能導致效能低下。以下是幾個最佳實踐： - 使用大規模數據集：GPU 在高並行度的場景中表現最佳。 - 最大化計算密度：確保計算量足夠，以彌補記憶體存取的開銷。 - 優化數據傳輸：最小化 CPU 與 GPU 之間的數據移動，以減少傳輸延遲。

結論

Numba 讓 Python 開發者能夠輕鬆發揮 GPU 的強大運算能力，讓高效能計算變得更可及。無論是數據科學家、研究人員，還是開發者，Numba 都提供了一種簡單且高效的方式來加速 Python 應用。

準備好進一步探索了嗎？深入學習 Numba 和 CUDA，釋放 GPU 運算的潛力，提升你的計算工作負載！

  • in zh
  • 1 min read

第一性原則——突破性思維的基礎

在這個充滿假設、習慣與既定規範的世界中，我們如何開闢通往真正創新的道路？答案在於擁抱 第一性原則——一種剝離複雜性、探尋事物本質的思維方式。

第一性原則的本質

法國哲學家兼科學家 笛卡兒（René Descartes）將第一性原則描述為：對一切可懷疑的事物進行系統性懷疑，直到抵達無法否認的真理。這是一種挑戰現狀、質疑根深蒂固假設的思維方式，引導我們跳脫表面層次的思考。

第一性原則思維需要轉變心態： - 不再將現有系統和解決方案視為不可改變的真理。 - 不讓別人的願景決定自己的道路。 - 將問題拆解至最基本的組成部分，像是在茂密叢林中開闢新的小徑。

簡而言之，除了這些最基本的真理之外，其他一切都是可重新構思和談判的。

以不同的角度看世界

運用第一性原則，可以讓我們發現那些隱藏在顯而易見中的洞見——那些因為過於明顯，或因為傳統思維的遮蔽，而常常被忽略的洞見。正如哲學家 叔本華（Arthur Schopenhauer）所說：

「有能力的人能做到他人無法做到的事，而智慧的人能看見他人忽略的事物。」

當你以第一性原則思考時，你不再是只會翻唱別人歌曲的樂隊，而是創作原創音樂的藝術家。你不再是 James Carse 所說的「有限遊戲玩家」（finite player），被規則和限制束縛，而是「無限遊戲玩家」（infinite player），超越界限、重塑可能性。

Elon Musk 與第一性原則的力量

第一性原則的經典案例來自 Elon Musk。當他無法在俄羅斯以合理價格購買火箭零件時，他意識到，太空探索的主要障礙不是技術上的，而是心理上的。數十年的社會認知讓人們認為進入太空昂貴且遙不可及。

然而，Musk 並未接受這一既定認知，而是運用第一性原則進行思考： - 分析火箭的基本組成——鋁、碳纖維、鈦等原材料。 - 質疑為何製造火箭的成本如此高昂。 - 發現如果能自行設計和生產火箭，就能大幅降低成本。

結果如何？SpaceX 誕生，徹底顛覆了太空探索產業。

擺脫低標準的陷阱

正如 David Schwartz 所寫，阻礙我們實現抱負的最大障礙，往往存在於我們自己的心中。 社會讓我們相信：「飛得低比飛得高更安全」、「順著慣性滑行比大膽躍進更好」、「平庸的夢想比遠大的夢想更明智」。

這種思維方式會形成自我實現的預言——當我們只追求平庸，就只能收穫平庸。然而，當我們勇於追求卓越，即使未能完全達成目標，也遠比安於現狀來得成功。

正如 滾石樂隊（Rolling Stones）唱道：

「你不一定能得到你想要的，但如果你努力爭取，你可能會得到你真正需要的。」

如果我們懷抱信念與清晰的願景去追逐卓越，即使未能直達月球，也可能會在群星間閃耀，甚至改寫可能性的邊界。

成為創造者，而非追隨者

第一性原則思維並不容易，它需要努力、創造力和勇氣。這種思維方式的核心在於： - 挑戰他人視為理所當然的假設。 - 想像尚未存在的解決方案。 - 在逆境中開創新局面。

但這種努力的回報是巨大的。當你培養這種思維，你將不再只是現有想法的被動消費者，而是新概念的積極創造者。

所以下次當你面對複雜的挑戰時，不妨退一步思考，問自己： - 有哪些未經質疑的假設？ - 什麼才是不可或缺的核心本質？ - 我能如何用不同的方式來解決這個問題？

當你真正掌握第一性原則，你將不再受限於「世界的現狀」，而是開始塑造「世界的可能」。

  • in zh
  • 1 min read

錯得其樂——擁抱發現與成長

在研究與發現的世界裡，有一個經常被忽視的真理：犯錯可能是最棒的事情之一。這不僅僅是謙遜的表現，也不只是勇氣的象徵——它是通往學習與進步的大門。這聽起來或許有點違反直覺，但當我回顧自己的經歷，以及那些影響我最深的人時，便更加確信：用開放的心態擁抱錯誤，往往能帶來遠超過正確的突破與成長。

我永遠不會忘記與丹尼（Danny）的一次對話。他是一位資深研究員，我一直很敬佩他的見解。有一天，丹尼發現了一組數據，徹底推翻了他長期以來堅信的假設。然而，他的反應並非沮喪或防禦，而是純粹的喜悅。他的眼睛閃閃發亮，臉上露出燦爛的笑容，興奮地說：「太棒了！我的想法是錯的！」

午餐時，我問他為何如此高興。對我來說，這是個震撼的發現——怎麼會有人因為發現自己的錯誤而如此興奮？丹尼平靜而自信地回答：「每次我發現自己錯了，就代表我學到了重要的東西。我更接近真相了，我的理解變得更清晰了。」

丹尼今年 85 歲了，但他依然熱衷於發現自己的思維漏洞。他說：「如果沒有人指出我的錯誤，我就無法成長。犯錯代表我的盲點少了一點，即使只是微不足道的一點。」

他的態度深深觸動了我，因為這正是我成長過程中的體驗。當我還是大學生時，我最喜歡社會科學，因為它不斷挑戰我的預設立場。我熱愛閱讀那些顛覆我原有觀念的研究，興奮地重新思考自己的信念，並與室友們分享這些新發現。

在我第一次獨立進行研究時，我精心設計了幾個假設。結果令我驚訝——甚至有些尷尬——大多數假設竟然全錯了。然而，我並未因此氣餒，反而感到興奮。這些「錯誤」意味著我學到了新的東西，彷彿整個過程本身就獎勵了我成長與發現的快感。

為什麼「犯錯」有時會讓人感到解放？

因為錯誤是最明確的學習標誌。成長並非來自持續的正確，而是來自好奇心，來自挑戰自己的想法，來自積極尋找與自己觀點不同的觀點。

舉例來說，那些擅長預測未來的專家，如頂尖的預測家（superforecasters），他們的成功關鍵之一，就是願意在新證據出現時修正自己的觀點。無論是優化統計模型，還是重新思考政治預測，這些頂尖專家都不會執著於最初的假設，而是將錯誤視為改進的機會。

即使你對預測或數據分析不感興趣，觀察這些專家如何適應新資訊，也能讓我們學習到關於智慧謙遜（intellectual humility）與持續精進的寶貴態度。

這種思維模式不僅適用於研究或預測

無論是處理複雜的專案、做出職涯決策，或只是面對日常生活中的挑戰，擁抱「犯錯的可能性」都能為我們帶來成長。

下次當你發現自己犯錯，或者當你的假設受到挑戰時，先停下來想一想。別急著防禦，試著學習丹尼的熱情，問問自己：「我能從這次錯誤中學到什麼？這如何改變我的理解？」

當我們這麼做時，不僅能提升自己的知識，也能培養出一種韌性與好奇心，而這種心態將在生活的各個層面帶來幫助。

把錯誤視為禮物，這需要練習

但一旦做到，你將發現這種觀點能徹底改變你面對挑戰的方式。畢竟，發現的樂趣不僅僅來自正確，而是來自不斷追求更深層次的理解。正如丹尼提醒我的：唯一能確保你正在學習的方法，就是慶祝那些推翻自己假設的時刻。

你最近從哪個錯誤中學到了東西？讓我們一起擁抱錯誤，分享它帶來的智慧吧！

  • in zh
  • 1 min read

持續實驗 —— 持續創新的關鍵

在當今充滿變數與競爭激烈的世界中，持續創新 不僅是一種選擇，更是企業生存與成功的必然條件。沒有創新，企業將停滯不前，進步將停滯，而競爭對手則會迅速超越。但現實是：創新並非誕生於象牙塔中，也不僅依賴於驚天動地的偉大想法。創新來自於 持續實驗 —— 一個個小規模、有意識、快速迭代的試驗，隨著時間的推移，累積出非凡的成果。

Netflix 聯合創辦人兼首任 CEO Marc Randolph 在他的著作 《That Will Never Work》 中精彩地闡述了這一點。他提醒我們：

「成功的關鍵不在於你的想法有多好，而在於你能多快、多便宜、多簡單地測試你的想法。」

成功並非來自於一個完美的計劃，而是來自於一種文化：快速試驗、擁抱失敗、從錯誤中學習，並持續改進。

每一次小型實驗，都是向前邁進的一步；每一次學習，都是成長的燃料。真正的魔法來自於動能 —— 採取行動，測試想法，並每天向創新更進一步。

精益思維中的創新：向豐田學習

許多人誤解了精益（Lean）方法論，以為它只是關於削減成本或提升品質。但事實上，豐田生產方式（Toyota Production System, TPS） 是源於需求與創造力的結合。豐田必須創新，因為他們需要縮短從訂單到交付的時間，加快現金流轉（「衝刺現金流」），才能在市場上生存，面對比自己強大得多的美國競爭對手。

豐田的解決方案是 大規模的持續實驗。 時至今日，豐田每年在企業內部進行 超過一百萬次實驗，遍及組織的各個層級。每一個小小的實驗，都為他們的效率、敏捷性和卓越性貢獻了一份力量。他們的成功，不是靠單一的天才想法，而是來自於一種不斷試驗、學習與改進的文化。

如果豐田能夠在如此大規模下持續創新，你也可以！ 不要等待你認為自己缺少的資源。創新不在於擁有更多資源，而在於勇敢而有創意地運用現有資源。

《小王子》 的作者 Antoine de Saint-Exupery 曾說過：

「完美不是當無法再添加任何東西時達成的，而是當無法再減少任何東西時實現的。」

完美不是終點，而是一種 方向。 持續改進的旅程，就是不斷去蕪存菁，精煉有效的方法，並且始終向前邁進。

採取行動：擁抱實驗精神

在每一個成功的企業中，創新始於 行動。這意味著建立一種企業文化，讓每個人 —— 無論身處何種層級 —— 都能夠被賦能去測試想法、挑戰假設、並從結果中學習。當小實驗不斷累積，終將催生顛覆性的突破。

不要讓對失敗的恐懼阻礙你的腳步。在實驗的世界裡，失敗並不是成功的反面，而是成功的一部分。從小處著手，快速行動，並擁抱沿途的學習。創新的道路，是由好奇心、勇氣，與不懈的實驗精神鋪就而成的。

邁出第一步。 實驗，改進，重複。 真正的變革，就在這個過程中發生。