| 随着我国对科研基建的重视以及超算互联网的部署工作正式开展，越来越多的人关注到了一块蓝海的就业宝藏——高性能计算工程师。当今一位高性能计算工程师人才可谓抢手至极，尽管年薪高涨，但是依然供不应求。这是未来30年都比较需要的工程技术人才，那么高性能计算工程师平时的工作内容是什么样的呢？和码农有什么区别呢？ 高性能计算工程师是负责设计、开发和优化高性能计算系统的专业人员。他们的工作内容涉及以下几个方面：
系统设计与架构：高性能计算工程师负责设计和构建高性能计算系统的整体架构。他们需要了解计算机硬件、网络架构和操作系统，以确保系统在处理大规模计算任务时能够高效运行。 并行编程与优化：高性能计算工程师需要具备并行编程的能力，以利用计算集群中的多个处理器或计算节点并行执行任务。他们使用并行编程模型和技术，如MPI（消息传递接口）和OpenMP（开放多处理），来编写优化的并行代码，以实现最佳的计算性能。 性能分析与调优：高性能计算工程师负责分析和评估计算任务的性能瓶颈，并针对性地进行调优。他们使用性能分析工具和技术，如性能监视器、跟踪器和调试器，来定位性能问题并进行优化，以提高计算系统的效率和吞吐量。 大规模数据处理：高性能计算工程师需要处理大规模数据集的计算任务。他们使用高效的算法和数据结构，以及并行计算技术，来处理和分析海量数据。他们还可能涉及到数据存储和管理方面的工作，以确保数据的高可靠性和可用性。 系统维护与故障排除：高性能计算工程师需要监控和维护高性能计算系统的运行状态。他们负责故障排除和问题解决，以确保系统的稳定性和可靠性。他们还可能参与系统的升级和扩展工作，以满足不断增长的计算需求。 技术研究与创新：高性能计算工程师需要密切关注最新的高性能计算技术和领域的发展。他们参与研究项目，探索新的计算模型、算法和技术，以推动高性能计算领域的创新。 总体而言，高性能计算工程师的工作是在设计、开发和优化高性能计算系统的过程中，提高计算性能、处理大规模数据集，并保证系统的稳定性和可靠性。他们需要具备计算机科学、并行计算、算法优化和系统管理等方面的知识和技能。 那么高性能计算和码农的区别也就显而易见： 领域专注：高性能计算工程师的主要关注点是设计、开发和优化高性能计算系统，处理大规模数据集和复杂的计算任务。他们通常在科学计算、工程仿真、数据分析和机器学习等领域中工作。而码农则更广泛地涉及软件开发的各个方面，包括网站开发、移动应用开发、软件工具开发等。 性能优化能力：高性能计算工程师在处理大规模计算任务时，需要深入了解并行计算、性能调优和算法优化等技术。他们需要能够优化计算代码，利用并行计算和高性能计算技术，以实现最佳的计算性能。而码农在软件开发中也需要考虑性能问题，但通常不需要深入研究和优化与高性能计算相关的技术。 硬件和系统知识：高性能计算工程师需要了解计算机硬件、网络架构和操作系统等底层知识，以构建和优化高性能计算系统。他们需要理解硬件资源的管理和分配，以及与计算性能相关的细节。而码农主要关注软件开发和应用层面，对底层硬件和系统的了解相对较少。 领域专业性：高性能计算工程师的工作通常与特定的领域相关，如科学研究、工程仿真和数据分析等。他们需要了解领域内的计算需求和算法模型，以便为相关应用提供高性能的计算解决方案。而码农的工作更加通用，可以在各个行业和领域中开发各种类型的软件应用。 这也就容易理解为什么高性能计算工程师不容易被替代、职业寿命更长。 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。 |
