從雲端加速技術看台灣高階人才培育問題#1：技術易學難精，人才養成不易／洪士灝

稍早，我們看到Google宣布將提供GPU Cloud ，前幾天我們也看到Amazon宣布，要將FPGA放進他們的雲端機器之中。以GPU/FPGA作為加速器，對我們來說，是長期在研究與耕耘的技術，因此我們樂見配備這些設備的平台能夠遍地開花。

雲端加速技術，不易做到極致

Forbes日前刊出一篇文章，解說為什麼把FPGA放到雲端上可能是重要的里程碑。事實上，將FPGA放進資料中心這件事不是新聞，去年Intel購併Altera的時候就預言：到了2020年，將有1/3的雲端伺服器會配備有FPGA。使用GPU提高運算速度，更是不少超級電腦幾年前就開始採用的作法。

Google和Amazon的宣告，意味著這些在高速電腦中心和實驗室常見的GPU/FPGA加速技術，即將成為人人皆可租用的設備，不過有多少人會善加利用呢？

請各位注意「善加利用」這四個字，在上面這個句子中，可不見得是件能容易做到的事。這可不是一般的程式寫作或是系統建置；因為一般程式寫作或系統建置，做不好的時候還可以宣稱「先求有、再求好」。而在使用這類加速器的時候，應用程式多半已經有了，只是跑不夠快；如果功力不夠，達不到加速效果，是無法濫竽充數的。

系統效能分析優化的技術易學難精，因為這個領域，至今還是電腦科學、工程和藝術的綜合體。

所以筆者常說，系統效能分析優化的技術是易學難精的。現在很多大學的資工系、電機系的課程裡，都有教多核心處理器、GPU、FPGA這些技術，但大都是只是點到為止，僅僅帶領學生入門；因此不少學生會用這些技術來加速應用程式，但是選題時多半「柿子挑軟的吃」，用來加速那些容易平行化的工作。但是否達到系統最高速度？效能的瓶頸在哪裡？要如何提升改進？往往一問三不知。

系統效能分析優化的技術易學難精，因為這個領域，至今還是電腦科學、工程和藝術的綜合體，需要長期的深耕才能精通此道；精通了這個領域後，冠上架構師的頭銜，也才名符其實。

人才不足，不易培養

記得前一陣子，某些大長官意識到台灣的產業界極度缺乏系統和軟體架構人才，問我要如何培育？我說這件事急也急不得，也不是業界大老喊一喊，政府和大學就有義務馬上幫他們生出他們要的人才和技術，業界要在很多地方配合才行。