深度学习作为人工智能领域的热门技术，正以惊人的速度推动着科学和工业的进步。然而，随着深度学习模型的不断复杂化和数据量的急剧增长，传统的计算资源已经无法满足其高效运算的需求。因此，对于学习深度学习的同学来说，掌握高性能计算的知识和技能变得至关重要。

首先，懂高性能计算可以帮助你充分发挥深度学习的潜力。深度学习模型的训练和推理过程需要进行大量的计算操作，包括矩阵运算、张量操作和卷积运算等。高性能计算提供了并行计算和分布式计算的能力，可以加速深度学习模型的训练和推理速度。掌握高性能计算的知识，可以让你更好地利用计算资源，提高模型的效率和性能。

其次，高性能计算是处理大规模数据和复杂任务的关键。在深度学习中，数据是驱动模型训练和优化的重要因素。高性能计算平台能够提供大规模数据处理和存储的能力，帮助你处理海量的训练数据和实验数据。此外，深度学习模型在处理复杂任务时需要进行大量的计算和优化，高性能计算可以为你提供强大的计算能力和算法优化技术，让你能够更好地解决复杂的问题。

另外，深度学习的研究和应用往往需要与其他学科进行交叉。在跨学科的研究中，高性能计算能够为你提供更强的计算力和计算资源管理能力，使你能够与其他领域的专家合作，共同解决复杂的科学问题。懂高性能计算可以让你更好地理解和应用不同学科之间的交叉知识，为你在科研和工作中拓宽发展的道路。

深度学习作为全新的计算模型，正在改变计算的方方面面，不仅改变了软件开发的方式、开发地点和运行方法，还在改变着服务器架构、数据中心和智能设备。在深度学习的训练方面，网络的设计和训练都需要数万亿次的运作，而GPU使其切实可行，可训练更有深度更准确的模型，加速产品上市时间。在数据中心推理方面，对于云服务来说，网络将运行在数据中心里，每天经历数以万计的图片、声音和视频的查询，而GPU推理可快速回应，实现数据中心吞吐量最大化。在设备推理上，即使面对数十亿智能设备的运行规模，GPU也能做出实时精确响应。

深度学习最苛刻的部分是训练，对于深度学习来说，需要每次训练运行数十亿TFLOPS，采用传统CPU需要进行数年计算的时间，而GPU将数年缩短为数天。同样推理过程，每次推理运行数十亿FLOPS，GPU可以即时响应。英伟达解决方案与工程架构副总裁 Marc Hamilton谈到，无论深度学习DL还是人工智能AI，还是高性能计算HPC，都有一个共同的基础，就是一个数学计算的基础。包括计算机显示技术，以及VR，虚拟现实，它也是数字计算作为一个基础。

最后，高性能计算是人工智能领域的重要趋势之一。随着人工智能技术的迅猛发展，对计算能力和计算效率的要求也越来越高。掌握高性能计算的知识和技能，将使你具备更广阔的就业机会和竞争优势。许多科研机构、大型企业和创新型企业都在积极探索和应用深度学习技术，并且需要专业的高性能计算人才来支持其发展。作为学习深度学习的同学，如果你懂得高性能计算，将在就业市场上具备更多的选择和机会。

综上所述，学习深度学习的同学都需要懂高性能计算，这是为了充分发挥深度学习的潜力、处理大规模数据和复杂任务、跨学科合作以及获得更广阔的就业机会。高性能计算技术与深度学习的结合将成为未来科技发展的重要方向，掌握相关知识和技能将使你在学术研究和工业应用中更具竞争力，为科学和技术的进步做出贡献。不仅如此，你还可以成为推动社会进步和创新的引领者，共同开创人工智能时代的辉煌未来。

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。