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title: patata0717(林汶昇)
categories: User
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# 簡介
* 成大 IC設計所
* GitHub: [`patata0717`](https://github.com/patata0717)
* HackMD: [`patata0717`](https://hackmd.io/@patata)
# 2026 Linux 核心設計/實作 自我評量
## 第一項、成果發表和貢獻
評分: 3
我這學期沒有進行除了期末專題以外的 Linux 相關貢獻，按原則只能給自己1分。
但我曾對於兩件事表達有貢獻的意願(且確實研讀了相關內容)
1. 貢獻 ccNUMA 的教材(如製作 MESI、MOESI 等協議的教材動畫)，其證據在與教師互動的信件/project 中可找到，後因此內容屬於硬體端，不適合作為期末專題所以沒有進行。
2. 表達期末發表意願，並線下與教師討論專題並回覆教師評語(回覆完整度大概60%，60%的解釋在後面)
基於上述兩點，我願意為自己加2分。
## 第二項、作業/隨堂測驗
評分: 6
作業1: [2026q1 Homework1 (warmup)](https://hackmd.io/@patata/B17GqNVKWl)
作業2: [2026q1 Homework2 (stdc)](https://hackmd.io/@patata/HyD-HE2qbx)
作業3: [2026q1 Homework3 (basics)](https://hackmd.io/@patata/Hyq0X8F2-e)
作業4: 選擇第一種路線--即刻投入期末專題(如下)
在作業部分，每個人的完成方式不同，有些人是對特定議題深入開發。我的部分是著重於閱讀教材，並簡答每一個問題。對於作業一 quicksort 部分，有從推導 quicksort 的複雜度以及證明 quicksort 的 worst case 情形，並與課堂互動的另一位同學的推導做比教。作業三雖然繳交時只完成了一小部分，但我在期末結束後有把它補完。
隨堂測驗部分，前中期我不太適應老師測驗時的節奏(時間忽長忽短、題目敘述很長、而且常常還需要通關密語：比如回答影片某某人講了哪一句話)，但後面還是慢慢找到節奏，雖然在很多測驗都表現不好，但對於查找書藉類的題目我還是有完成。
就以上兩點，我覺得可以評6分。
## 第三項、期末專題
評分: 8
- [開發紀錄](https://hackmd.io/@sysprog/SkrJ5TICbg)
期末專題我做了 MDP-based memory tiering，針對 Linux kernel NUMA balancing 的機制作改進。
內容包括：
- 在基於真實 benchmark、memory access 行為的虛擬模型運行 MDP agent，觀察現象並探討理論上限，並得出需要觀察的 feature set。
- 根據前項所得到的 feature set，在 Linux 系統中找到對應的資料，並代入 score function，根據跑 benckmark 的結果訓練 weight。
- 介紹 Linux kernel memory tiering promotion(在 NUMA balancing)/demotion(kswapd) 機制
- 回覆教師評語(跑者不可以自己按碼錶、區分 user mode 與 kernel mode 的時間、不能只看靜態程式的表現、需要觀察 cache 行為和 locality、需要分析相關 kernel function path)，有依此改進實驗，但 cache locality、ebpf tracepoint 沒有做，所以評語的回覆度只大有60%
- 收到3個同學評語並回覆
- 評論5個同學的專題(MGLRU、PTE scan bloom filter、V4L2...)，除了同為記憶體類別的外，特別挑當時較少人評論的專題。
我認為我的專題在量測部分還做的不完整，但在理論、機制探討與實作部分做的很完整。但在看過其它同學的專題，覺得很多同學的專題難度以及分析手法比我還要更複雜，如果他們拿10分的話，我認為我大約拿8分較適合。
## 第四項、與授課教師的互動
評分: 6
- 回答問題共3次，回答 quicksort worst case、quicksort 複雜度推導、circular linked list 添加 dummy node 的用處。其中 quicksort 複雜度推導完成度非常高，並且與另一位同學用不同方式推導做比較。
- 線下與教師討論，特別是期末專題與教師討論量測的問題，記錄並做實驗回覆當日教師所提出的五點質疑(但完成度約60%而已)。
- 完成一對一討論，當日教師讓我舉出 ccNUMA 可能的題目，我舉出三個可能性(pre-placement, Memory tiering agent, NUMA topology)，並選定做 MDP-based memory tiering，但無後續延伸進度。
綜合以上幾點，我覺得我在回答問題部分次數雖然不多，但回覆的非常用心，包含實驗、公式推導等。對於教師的評語我有回覆並做實驗。但在一對一討論部分我自認沒有什麼實際的討論內容，因為當時我對專題題目的方向，以及如何做的像阿貝爾證明五次方程式沒有公式解一樣感到很困惑。所以給自己評6分。
## 第五項、 所見所聞所感
評分: 10
### 關於〈因為自動飲料機而延畢的那一年〉
作者從零開始、整合不同領域的人的經驗，最後開發出了飲料機。如果按老師所教的觀點評論，作者並沒有探討飲料機的性能上限，像阿貝爾證明五次方程沒有公式解一樣。也沒有改進飲料機，讓他的作品被千千萬萬人所使用。對於作者本人來說，他確實學到了很多原理細節，也學會了團隊合作。但對這個世界來說，這個作品就是 nothing。我認為如果是我的話，我會從回收市場買來3~5台不同價位/性能的商用飲料機(如果沒錢，可以嘗試向老師闡述想法，或許老師會借錢支持實驗)，並做實驗比較其性能，無論是改進效率或改進成本，或許都能在[帕累托最優](https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%B8%95%E7%B4%AF%E6%89%98%E6%95%88%E7%8E%87)中找到自己的一席之地，而非強調自己的辛苦，因為辛苦在這個世界並不值錢。
### 關於教師課堂中對「好的作品」的闡述
教師認為在現代社會，只有「被千千萬萬人所使用」的作品，跟 nothing。所以「以讓千千萬萬人使用」為目標導向的專題就尤為重要。
### 關於教師在探討理論上限/量測的闡述
教師以阿貝爾證明五次方程式沒有公式解為例，教導大家「改進」不是說說而已，需提出數學證明，我在做專題時也格外注重這一點。
有關量測部分，在與教師的討論中我才得知自己的不足，在後續除了改進專題/閱讀epbf相關教材以外，也參考把量測說明的比較清楚的同學的做法。
### 關於演講嘉賓的分享
聽完這幾場分享，我覺得嘉賓解釋的比較清楚的部分是「要對特定議題有深入探討」、「注重細節」等，但對於資工人的未來，幾位嘉賓並沒有明確的答案。雖然我不是資工人，但我會吸收上述意見，也要思考自己在未來社會所需具備的能力。
## 自我總評量得分
自我總評量得分為 **7** 分。
* GEOMEAN : $\sqrt[5]{3*6*8*6*10} = 6.13$
* 方案 B：$1+\lfloor 6.13 \rfloor=7$
