在很多关于计算机学习方向的帖子中，为何很少推荐高性能计算的

[catscan]

目前 ai 挺火的，国产 cpu 、gpu 也是风口上的猪，为什么很少有人推荐去学 mpi 、cuda 这类东西

[me1onsoda]

纯计算机领域很难出成果啊

[tomclancy]

反正我不会

[HENQIGUAI]

因为太难了....玩 AI 的话找几个厂商，接几个 API key, 生成生成点 demo 代码，就能用了，这难度根本不是一个量级呀。

[catscan]

@HENQIGUAI 但我觉得这玩意比嵌入式之类的还是容易吧

[1Z3KYa0qBLvei98o]

我大二搞游戏写 shader 这些东西接触过一部分。

不知道 985 / top10 / top2 都在教什么。

一个某实验班的朋友都在推荐 量子计算机。。。

我看了一下我的 MFC/GPU, 感觉自己很 low

🍑

[1Z3KYa0qBLvei98o]

关键是, 高性能计算如何实践? 估计 10 年前, 是一个很冷门的方向吧.

[liu731]

想起以前炼丹苦逼的日子，套壳直接用不香吗？ huggingface 要啥有啥。

[passive]

高性能计算的核心还是数值算法和微分方程。需要同时精通数学、物理、计算机。门槛比 IT 高。大牛们的应用数学和计算机基扎实础通常都是童子功。

[1Z3KYa0qBLvei98o]

@passive 童子功最无解了，我后悔当初没去学个应用数学，上限更高

[liulicaixiao]

难

[75S3CWXNN0VQ84mg]

这种基建岗坑位少，不适合太多人入场。

[jeesk]

要不你问问 v2 上， 你们为什么不去英伟达工作？

[levelworm]

挺难的，光是 x86-64 那个优化的网站能看下去就不错了。不做相关工作或者相关研究，我觉得没法钻研下去。。。

https://www.agner.org/optimize/

[levelworm]

我现在感慨的是，真正的 x10 程序员不是说是普通程序员的十倍效率或者质量，而是从事的是普通程序员做不了的事情。无穷大倍。

[levelworm]

@passive #8
Foxpro!

[catscan]

@levelworm 这个上面的汇编和 simd 我接触过，搞过一个项目基本上就会了，实在还不会就问 ai ，做优化的难点感觉是把原有的数学逻辑重新构建为符合计算机架构的过程

[Leon1234567]

学习的目的是吃饭（也就是找到收入还可以的工作），你说的这些不说中国，在美国找真正对口的工作都不容易，全球 cuda 研发招人最多的厂 NV 总人数才 3 万人不到，你在国内搜 cuda 开发之类的职位基本上更是找不到几个。至于学校学生学这块应该很多的，但他们的目的是考 60 分或者高 GPA 即可，谁没事在论坛沟通学的东西。

[levelworm]

@catscan #16
那就不错了呀。一般程序员用不到这些。