Engineering

完整論文：seam_carving.pdf · 程式碼：YuXiangLo/NTUPDP2026 與吳雅蓁、羅宇翔合作，台大平行程式設計，Spring 2026。 起點 Seam carving 是一種 content-aware 的圖像縮放演算法。它不是裁切或縮放，而是移除圖片中「最不重要」的像素路徑——seam——同時保留視覺上重要的區域。效果出乎意料地好。 演算法主要有兩個沉重的步驟：先計算 energy map（梯度大小，對整張圖掃一遍）；再執行動態規劃（DP）找出從上到下代價最小的連通路徑。移除那條 seam，重複。 在 CPU 上，這對大圖來說很慢。單核心處理一張 8K 圖（7680×4320，約 3300 萬像素）每條 seam 可能要幾百毫秒。我們有 V100。Energy 計算是完美的平行問題。問題看起來很明顯：能快多少？ 我們原本預期找到一個新的優化方式，拿到一個漂亮的數字。最後我們證明了為什麼漂亮的數字在結構上不可能達到——而這才是更有趣的結果。 DP 的問題 用 Nsight Compute 對 1428×968 的圖做 profiling，問題立刻清楚了：DP kernel 佔每條 seam 牆上時間的 ~93%。其他全是雜訊。 DP 的遞推關係是： 1 M[i][j] = e[i][j] + min(M[i-1][j-1], M[i-1][j], M[i-1][j+1]) 每一行依賴上一行。全部 H 行都是串行的。每行內部的 W 列可以平行——但在第 i-1 行完成之前無法開始第 i 行，沒有任何重新排序能消除這個依賴。這就是我們一直碰到的牆。 優化路徑 我們在每個步驟以 Nsight 為導引，建立了五個逐步改良的 kernel。 Naive 每行啟動一個 CUDA kernel。在 4K（H=2160）時，每條 seam 要啟動 2159 次 kernel，每次都有完整的 global memory 往返。小圖上 overhead 主導，大圖上 global memory 流量主導。 ...

背景 Shopback 的後端跑在一組微服務上——每個服務各自管理一個領域，透過網路溝通，各自擴縮容。這個架構有清楚的好處，也有顯而易見的成本：閒置的 container 仍然佔用分配的資源，就算當下沒在處理任何流量，機器費照算。 遷移到 monorepo 架構的動機之一就在這裡。TypeScript monorepo 讓多個服務可以共享同一個 process 和資源池，閒置的開銷縮小，機器費也跟著縮小。 我的子任務很具體：兩個服務原本透過網路互相呼叫 API，遷移之後改為在 monorepo 裡直接呼叫函式。聽起來是個重構。實際做起來，變成我實習期間最困難的一件事。 為什麼這件事很難 第一層困難是技術面。Shopback 的 TypeScript monorepo 結構主要是為 library 和共用套件設計的——這是 monorepo 最常見的使用情境。在這個結構裡跑真正的後端服務是另一回事。服務有自己的啟動生命週期、自己的 framework 相依、自己的 runtime 問題。Library 沒有這些。 團隊裡已經有工程師實作了部分 monorepo，但針對的是 library 使用情境。他們的程式碼我看得到，但沒辦法直接套用——他們設計時的假設對 running services 不成立，尤其是不同後端 framework（我們跨服務用了不只一種）在 monorepo 的依賴解析機制下如何互動。 還有版本相容性的問題。TypeScript monorepo 在 workspace 層級管理套件版本，而某些跨服務依賴有寫死的版本假設，合在一起跑就會出現衝突。這不是能用 grep 找到的 bug，而是跑起來才會炸、而且 stack trace 看不出所以然的那種問題。 Mentor 也沒有答案 第二層困難是：我的 mentor 也沒做過這件事。 這不是批評，就是事實。他有自己的工作，能幫的地方他都幫了。但針對我在解的這個遷移問題，他跟我一樣是從零開始。 所以我在一個技術問題上獨立工作，沒有團隊裡的前例，codebase 夠大、搞清楚相關部分要花真正的時間，而 framework 設定在內部也缺乏文件記錄。 兩三個 Sprint，我進度緩慢。我能看出需要做什麼，但真的讓實作跑起來是另一回事。 那條 Slack 訊息 最後我做了一件我一直猶豫要不要做的事：主動傳訊息給另一個團隊的資深工程師，他是我知道曾碰過 codebase 相鄰部分的人。 ...

背景 2025 年 4 月。六個人，一個學期，目標：用 Unity 完成一款完整的 2D 平台遊戲。 這款遊戲叫 Bubblo。你扮演一隻泡泡生物，在像素風格的奇幻樂園中探索，拯救被關在籠子裡的村民，同時對抗各種針型敵人——蜜蜂、跳躍蜘蛛、還有一隻非常想把你戳破的獨角獸。核心機制是泡泡物理：在關卡中彈跳漂浮，用你的柔軟特性同時解決移動和戰鬥問題。 我是專案負責人。我的工作是把一堆模糊的想法轉化為真正可以交付的遊戲細節——然後讓另外五個人在三個月內朝同一個方向前進，而且沒有人中途放棄。 我從 Cmoney 帶來了什麼 在這之前幾個月，我剛結束在 Cmoney 的後端實習，九個月的真實敏捷流程：衝刺規劃、每日站立、Sprint Review、回顧。我參加了夠多這些會議，對它們的用途有個淺層的理解。 所以開始 Bubblo 時，我有一套框架。我們會跑兩週的 Sprint，有正式的任務看板，做 Retrospective。我知道這些詞彙。 但我還不完全理解的是：這些詞彙背後有一套隱含的假設——關於人們如何安排時間、「可用性」代表什麼，以及一個團隊最主要的義務是什麼。 在公司，每個人最主要的工作就是這個專案。Sprint 是容器。敏捷儀式有效，是因為它設計的前提是全職投入。 在學校，這對任何人都不成立。 為什麼儀式不管用 我們的團隊成員有實驗室工作、其他課程、課外活動、實習申請要處理。有人在 Sprint 中途趕一篇研究論文；有人有兼職工作。每個人都是一個完整的人，在 Bubblo 之外有完整的生活。 要跑一場完整的 Sprint 規劃，意味著請人們拿出他們根本沒有的兩個小時。開回顧會議感覺很表演，因為真正的阻礙只是大家很忙、而且對此感到愧疚。每日站立變成焦慮的來源，而不是同步機制。 僵硬的結構在製造摩擦，而不是消除摩擦。 設計一個真正合適的工作流程 所以我把它拆解精簡。 任務看板留下來——這是最有價值的東西。所有人都能非同步看到「目前有什麼任務、什麼在進行中、什麼被卡住了」。維護這個看板不需要任何儀式，成本幾乎是零。 我用非同步確認取代了排程站立：每次工作時段開始時發一條短訊息，沒有格式要求，只是「今天在做 X，如果 Y 沒解決可能會卡住」。低壓力，大家真的會看。 每週同步變成一場有單一議程的會議：現在誰被什麼卡住了，我能在接下來三十分鐘內幫你解決嗎？ 不是進度報告，不是狀態更新。只有阻礙。跑二十到三十分鐘，阻礙清完就結束。 背後的原則是：尊重每個人的第一義務不是這個專案，但讓人們在有時間的時候容易貢獻。精簡，但不鬆散。 沒有人想要的 OOP 重構（但我們還是做了） 大約六週後，我們遇到了問題。角色行為的程式碼已經有機生長成一團亂麻。多個人在碰同一塊，一個地方的改動會在另一個地方產生難以追蹤的 bug。 我們重構了。Sprint 進行中。學生時程上。 在任何遊戲程式碼開始之前，我已經在紙上把元件架構設計成圍繞 Observer、State Machine 和 Command 模式。重構是要在實作中真正落地這些模式：讓狀態轉換變得明確、讓事件系統成為跨元件溝通的唯一真相來源。 這是正確的決定。重構之後，新增一種敵人類型或玩家狀態變成了一個有邊界的操作。Sprint 最後三分之一明顯比前三分之二不混亂。 時機感覺不對，但繼續修補一個纏繞的 codebase 會更糟。有些技術債複利速度夠快，必須提早還清。 AI 工具的時代背景 整個專案我們用 ChatGPT。那時候還沒有 IDE 代理工具——沒有整合的程式碼生成，頂多就是補全。主要用法是：描述一個問題，拿到一個草稿，再把草稿改成能用的東西。 ...