随着超算互联网的普及，算力时代真的来了。AIGC和大模型的到来，更是加速了应用型开发内卷甚至被时代抛弃的步伐。未来，做什么样的开发才算是有前景的、不容易被替代的呢？ 高性能计算无疑是当下最好的就业选择之一：技术偏底层，有一定的学习门槛，不容易被替代。如果你想通过自学高性能计算找到高性能计算相关工作。作为国内首家专注高性能计算人才培训和人才推荐的机构来说，给你以下建议 确定职业目标：明确您想要从事的高性能计算领域和相关职位。高性能计算的应用广泛，涉及领域包括科学研究、工程、金融、医学等。了解不同领域的需求和发展趋势，选择适合自己兴趣和背景的方向。 1 只要是计算密集型的软件，必然需要HPC工程师。最近火热的行业和技术领域，包括深度学习，计算机视觉，自然语言处理，自动驾驶，AI for Science，元宇宙，AR，VR，也包括传统HPC领域，比如气象、金融、军工等模拟和计算。这些行业和领域的需求非常大，而且符合我国经济发展的大趋势，未来需求会进一步增长。 2 为了给上述领域提供算力，最近几年过年出现了很多芯片公司，研发了很多新的体系结构或者微体系结构。新的芯片，需要构建与之配套的软件，完善软件生态，这个过程也需要大量的HPC工程师参与。随意我国在芯片领域的投资越来越大，芯片公司对HPC工程师的需求也会越来越大。 构建坚实的基础知识：通过自学获得高性能计算的基础知识，包括计算机体系结构、并行计算模型、算法优化等。阅读经典教材、参加在线课程或参考学术论文，确保对这些基础知识有扎实的理解。 你需要学习CPU、GPU等并行计算技术，并且通过深入理解，不断实践，使自己能达到就业的水平。目前国内高性能计算相关的技术及学习资源偏少，对于自学者有一定的挑战。你可以求助网络或者相关书籍进行原理的学习，通过多方了解超算中心等获取相关实验资源。 如果你想要系统学习高性能计算， 实践并积累项目经验：通过解决实际问题和参与相关项目来实践所学知识。这可以包括编写并行程序、优化算法性能、参与开源项目或自己构建小型项目。通过实践，不仅能够巩固知识，还能展示您的实际能力和解决问题的能力。 在这里，猿代码科技（https://www.ydma.com）为您准备了一份高性能计算培训课程，涵盖CPU、GPU以及超算运维。其中尤其推荐的是猿代码-高性能计算从新手到大师系列课程（CPU和GPU并行优化） 这是由国内顶尖科研院所专家及知名企业工程师合作研发的高性能计算专项课程，涵盖高性能计算之并行计算等多个方面，包括CPU并行计算实战课程、GPU并行计算实战课程以及超算运维等。您将有机会通过工程化实战项目来学习所学知识，并与来自国内顶级专家及工程师近距离合作与学习。 建立专业网络：参与高性能计算的学习社区和论坛，与其他自学者和专业人士建立联系和交流。通过参加行业会议、工作坊和研讨会等活动，与行业内的专家和从业者建立关系，并从他们的经验中获得指导和机会。 整理和展示个人作品：将自己的项目经验整理成可展示的作品，如个人网站、GitHub仓库或技术博客。这些作品可以展示您的技术能力和解决问题的能力，吸引潜在雇主的注意。 持续学习和自我提升：高性能计算是一个不断发展和演进的领域。保持学习的热情和持续学习的态度，关注最新的技术趋势、研究成果和应用领域。持续学习并不断充实自己的知识和技能，可以提升在求职市场上的竞争力。 寻求就业机会：利用招聘网站、社交媒体和专业网络等渠道，寻找高性能计算相关的就业机会。关注招聘网站上的高性能计算职位发布，加入相关的社群和职业组织，与行业内的专业人士保持联系并了解行业的最新动态。 除了主动寻找就业机会，还可以参加实习项目或志愿者工作，获得实际工作经验和行业内的联系。这些机会可以提供与专业人士合作的机会，了解行业实践和获得推荐信，增加进入高性能计算领域的竞争力。 最后，不要忘记定期更新和完善个人简历和求职信。强调自己的高性能计算技能和经验，突出解决问题的能力和团队合作的经历。定期与您的专业网络和导师、教授或合作伙伴保持联系，并咨询他们是否有关于工作机会的建议或推荐。 通过自学和不断提升，结合积极主动的求职策略，您可以为自己创造找到高性能计算相关工作的机会。坚持学习、保持热情，并灵活应用自己的知识和技能，相信您能够在这个充满挑战和机遇的领域中取得成功。 |
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