對于這個問題，作為國內首家專業(yè)做高性能計算培訓的公司來說，前景當然不錯。

在互聯(lián)網技術快速更新迭代的時代，企業(yè)們?yōu)榱颂岣呤袌龈偁幜?，提升自主研發(fā)能力是必不可少的，尤其是中大企業(yè)。其次，目前高性能計算的商業(yè)應用領域也在不斷擴大，除了互聯(lián)網行業(yè)，如醫(yī)學，藥學，檢驗，農業(yè)科學等也非常需要高性能計算人才。

但國內開設高性能相關專業(yè)的高校非常少，且有實戰(zhàn)經驗的老師更是少之又少。目前各大企業(yè)對于超算人才的缺口非常大。商湯科技公司在HPC領域非常有名，也依然很難找到滿足要求的人才。其HPC部負責人表示稍微優(yōu)秀點的人才，四處難覓，都搶著要，人才根本不夠用。自從2022年互聯(lián)網行業(yè)掀起裁員浪潮，職業(yè)危機和中年危機再次成為熱點話題，當其他行業(yè)在擔心中年被裁員時，高性能計算工程師會因行業(yè)特性，隨著經驗的沉淀和成長而越老越“值錢”。

在招聘網站搜索就會發(fā)現，薪資高是高計算崗位在人才市場的標簽，根據看準網的數據顯示，絕大部分高性能計算崗位薪資在14K-60K之間，目前崗位招聘需求還在持續(xù)上漲。但是和高性能行業(yè)的薪資一樣，其行業(yè)門檻也不低。除了要求會基本的編程之外，需要具有計算機體系結構的整體把握能力以及可以解決實際問題的能力。因為系統(tǒng)復雜度高、應用領域廣、綜合性強等特點，如果想要從事這一行業(yè)，一定要先完善理論相關的知識。其次，這行非常吃經驗，多關注實習機會，實習不僅可以提升自身的項目經驗，也是未來就業(yè)的強有力踏板。建議題主先了解超算思維和學習基本知識框架，才能更了解這個行業(yè)

猿代碼科技，致力于成為全國最大的高性能計算人才培養(yǎng)平臺，猿代碼科技與多家國家級超算中心、知名芯片廠商合作，招募有志于從事高性能、超算、和芯片行業(yè)人才。關注猿代碼，跟行業(yè)大佬開啟你的高性能計算之旅。

高性能計算行業(yè)從業(yè)多年高性能計算工程師這么說：

需求端：

1 只要是計算密集型的軟件，必然需要HPC工程師。最近火熱的行業(yè)和技術領域，包括深度學習，計算機視覺，自然語言處理，自動駕駛，AI for Science，元宇宙，AR，VR，也包括傳統(tǒng)HPC領域，比如氣象、金融、軍工等模擬和計算。這些行業(yè)和領域的需求非常大，而且符合我國經濟發(fā)展的大趨勢，未來需求會進一步增長。

2 為了給上述領域提供算力，最近幾年過年出現了很多芯片公司，研發(fā)了很多新的體系結構或者微體系結構。新的芯片，需要構建與之配套的軟件，完善軟件生態(tài)，這個過程也需要大量的HPC工程師參與。隨意我國在芯片領域的投資越來越大，芯片公司對HPC工程師的需求也會越來越大。

供給端：

開設相關課程的大學比較少，學生較少

合格的HPC工程師非常少，我招聘了一年也沒有遇到幾個3 優(yōu)秀的HPC工程師，非常罕見，遇到的話要好好珍惜優(yōu)點

這個領域的積累的經驗非常寶貴，有點像傳統(tǒng)手藝人，越老越值錢

學習難度大，不容易被實習生替代缺點，需要的基礎知識多

PS：很多人比較關心這個崗位的薪資，按照目前行情，HPC工程師薪資不比算法工程師低

高性能計算是一個比較吃經驗的領域，什么叫做經驗，經驗就是有著完善的知識體系，真正去做了很多實踐，形成系統(tǒng)的方法論，這就是經驗。

HPC方向2021應屆碩士這么說：

剛秋招結束，感觸頗深，來發(fā)表一下我的觀點非科班出身，考研到中科院學高性能計算。在實驗室主要做傳統(tǒng)應用在超算上的加速，比如氣象、流體之類應用的優(yōu)化，主要技術棧就是c++/mpi/openmp/cuda那一套，同時要對硬件架構有足夠了解?？偟膩碚fHPC這個方向門檻不低，就業(yè)面較窄。我個人投的崗位都是各個一二線大廠的AI平臺部門。比如騰訊teg，阿里達摩院，字節(jié)ai lab，華為諾亞，快手ai平臺，百度paddle等?；径际亲鯽i相關系統(tǒng)工程，比如分布式訓練，移動端推理框架開發(fā)。薪資待遇看能力，有厲害的碩士師兄拿了華為諾亞16級、阿里達摩院、騰訊wxg的ssp等offer，總包50+w吧。同21屆的同學基本也都有大廠sp，年包40w往上吧。所以這個方向想找大廠對口的崗位，最好要結合ai。比如常見算子的實現和優(yōu)化，矩陣乘、卷積在各種硬件上的深度優(yōu)化都是核心技術。當然也不是一定要走這條窄路，我同學hpc做的很不錯，但是拿到大廠的ssp，去做常規(guī)的軟件開發(fā)，未來路也很寬。我個人是準備接英偉達nvidia的offer，以后繼續(xù)做hpc+ai這一塊啦

10多年前的HPC方向博士這么說：

top 2 cs本，海外博。畢業(yè)前1年多在一個前幾的投資銀行做了公司內部做grid computing的實習。博士期間除了grid computing還做acceleration with cell processor。Cell在當時可真是風口浪尖，后來迅速被GPU之類的超越了。實習后給了轉正offer做衍生品模型加速。正式工作后做了衍生品模型在grid上適配和性能優(yōu)化。之后做了多年和HPC關系不大的前臺交易相關的技術工作?，F在因為公司有極強的GPU模型加速需求，負責建一個新組做GPU/CUDA加速和以后用ML加速的工作。我個人覺得學HPC工程能力一般都還行，就業(yè)面很廣，待遇也很好。同實驗室的博士學弟后來很多在IBM, 華為之類的地方工作。