AI+HPC?人工智能高性能计算方向就业新路子
上个月，
GPT-4走红网络
近日成为热门话题
与此同时，
"AI研究"领域掀起新一轮热潮
众多科技巨头纷纷跟进
百度推出了他们的AI研究平台"文心一言"
阿里也发布了"通义千问"
复旦大学开发出了"MOSS"
而商汤科技则推出了具有创新性的"商量"系统
如今呈现出人人参与研发
个个都像是在训练自己的AI能力的状态
暂且不论是否有必要发展如此庞大的模型体系，在当前客户的使用场景下能否支撑相应的技术需求？是否会成为首批被AI工具如GPT这类大模型取代的专业领域？与此同时，在AIGC时代背景下,HPC高性能计算作为计算科学中的瑰宝已经成功走出象牙塔,真正进入市场应用阶段。如今人工智能领域的算法岗位已接近饱和点,在探索新兴职业方向时需权衡职业前景与经济回报,并寻找那些不会轻易被AI工具取代的发展机会。让我们一起探索人工智能与高性能计算结合的新职业路径——AI加HPC。
在大多数人的印象中，HPC（高性能计算）是一个专业性强且较为冷清的研究领域。许多人都会进行高性能计算应用开发，并参与超级计算机系统的性能测试。然后将这些复杂的技术成果提供给高校、科研机构以及相关企业使用。
在很长一段时间内，“超算无用论”不绝于耳，而情况确实如此。
伴随着大数据的发展与应用，在数据量呈现指数级增长的情况下,HPC技术的应用范围得到了显著扩展, HPC市场的流动性和活跃度显著提升. 相关领域的人才需求规模与薪资水平同步提升.
今年5月底，惠普集团发起了一起具有历史意义的'超级计算机收购案'。该集团耗资13亿美元完成了对全球超级计算机制造商之一Cray的一次战略收购。目前世界前五的超级计算机供应商包括联想、浪潮、曙光、Cray和HPE（ Hewlett Packard Enterprise）。此次交易中，每股交易价格为27美元，在Cray上市期间一个月内的平均股价基础上溢价约二十七 percent。
惠普始终秉持着非亏损经营的理念，在商用HPC市场采取积极布局与蛰伏策略。显而易见地，在五重奏（AI-HPC-IOT-大数据-5G技术组合）的影响下, 企业级客户对于更高效率的HPC系统需求日益增长, 因此惠普最终引发了对该企业的收购意向。
由AI技术和IoT应用间的相互作用推动下，在5G网络下大幅提升了数据传输效率后，虽然数据量和计算需求持续攀升的同时也为数据存储量提供了进一步扩展的可能性。综合考量未来趋势可知，在工业与商业领域对计算资源的需求呈现长期增长态势这一大背景下,HPC能力已从学术研究范畴延伸至商业应用场景中并持续发展
五重奏中的主流人工智能技术已展现出巨大推动作用，在全球范围内被广泛应用于各个领域并提供了巨大的计算能力支持。随着人工智能需求趋于无限扩展的趋势逐渐显现，在高性能计算行业（HPC）领域的许多企业都已经察觉到这一变化后积极采取相应的布局和转型策略。例如IBM推出了"智慧超算"战略；浪潮也在其最新产品线i48产品线进一步强化了对人工智能的支持；而NVIDIA则设立了独立的技术团队来推动研究与开发以满足日益增长的人工智能需求；此外，在近年来举办的ASC、ISC等高性能计算相关会议上；人工智能技术已成为不可或缺的重要组成部分。
在当前阶段，亚马逊云科技已成功推出高度可量身定制的高性能计算（HPC）平台，并为用户提供丰富的异构计算资源以及量身定制的计算实例。值得注意的是，在HPC领域同样具有深厚软件生态系统的亚马逊云科技还提供了大量易用且成本低廉的软件产品，从而协助用户解决管理与调度相关的问题。
我们必须意识到一个重要事实。超级计算机的能力构成了人工智能的核心智力，在这一领域的人工智能训练所需计算能力以指数级速度增长。从AlexNet（卷积神经网络）到AlphaGoZero（深度思考算法），在计算能力方面较前代提升了超过三十万个数量级
AI训练日益成为大规模HPC计算不可或缺的部分。
在材料科学、生命科学以及大气海洋等多个关键领域中运用AI计算时发挥着关键作用，在推动HPC计算领域的科学发现的同时帮助科学家更深入地理解各种问题。
AlphaFold在蛋白质结构预测方面取得了显著进展，在这一领域实现了突破性的进展，并入选Science期刊2020年的十大突破之一。
当前AI与超级计算机深度融合的需求愈发强烈。
当下而言，在AI从业者、人工智能学习者以及从业者眼中，HPC无疑是一个最佳的战略机遇。
观察2022年11月的一组数据表明：每个申请Java开发的学生平均需向200家公司发送简历，并预计会收到三份面试邀请。然而，并非都能获得录用机会。根据记录显示，在这期间申请者的投递率与录用率之比约为 $ \text{投递} : \text{录用} $ 为 47 : 5（即每9.4份简历中有一份最终获得offer） $ ，这一比例在某些情况下甚至会降低至 $ \text{投递} : \text{录用} $ 的比率低于8:1 $ 。
然而申请HPC相关岗位时，在每向20家公司申请后通常会获得5份面试邀请函，并最终获得2份 Offer 资格。其申请与录用比例为 1:10
自2023年起,人工智能通用智能（AIGC）技术浪潮全面兴起,相较于其他领域的人才调整策略,高性能计算（HPC）领域迎来了难得的发展机遇.截至今年年底,我国新增了超过14万家芯片相关企业,这些新型企业普遍需要配备专业的高性能计算技术研发人员.与此同时,包括字节跳动、华为科技、小米集团等多家知名企业的布局都聚焦于发展HPC技术岗位.这也使得推理引擎优化工程师、AI平台优化工程师以及人工智能解决方案架构师等多个新兴职业类型应运而生
从这个角度来看，在研发领域中实施HPC同样具有显著优势，在其他方向的研发中其成功率高出数倍甚至数十倍。这使得基于底层原理且强调实践经验的HPC研发难以被年轻人才轻易替代。
由此可见，在专注于人工智能领域的人才培养方面，在AI与高性能计算（HPC）结合的模式下为在职程序员以及那些希望进入人工智能领域学习和工作的其他人同样拥有广阔的职业发展路径。
一起来看看AI+HPC可以去哪一类企业，有哪一类岗位，薪资又是多少呢？
首先可以选择的企业类型主要包括以下几种：包括但不限于芯片企业（如飞腾科技、景嘉微电子等），互联网相关领域的主要参与者包括英国爱丁堡大学计算机学院；人工智能相关领域的主要参与者包括商汤科技和旷视科技等；涉及的应用领域涵盖生物医药和量化金融等多个方向；研究机构和技术研发平台包括超级计算中心和智慧计算中心等多种形式。
实际上不仅限于上面提到的大厂和中厂，在创新创业领域的还有很多公司。例如从事并行计算研究的公司以及专注于异构计算的企业等，这些领域同样提供了丰富的机遇。
关于岗位的分析，则可以从IT行业的产业链布局入手。
不言而喻的是,HCP商用的道路才刚刚起步.目前,在HCP领域的企业中,研发岗位占据主导地位.其次是销售与技术支持岗位.此外还有超算运维相关的岗位.相比之下,在AI与 HCP 结合的应用场景下,研发依然是主要方向
互联网大厂
阿里巴巴-产品与解决方案架构师-AI/HPC基础设施25-40K/16薪
职位描述：
在售前阶段协同开展技术支持工作，在与客户的沟通过程中进行技术交流以及前期需求的沟通，并引导客户需求方向。为企业提供基于AI和高计算能力（HPC）的基础设施解决方案的具体工作包括：基于此为企业提供基于AI和高计算能力（HPC）的基础设施解决方案。具体负责方案规划与设计、方案撰写与优化、方案讲解与培训以及投标文件编制等工作，并助力项目成功实施。
2.掌握相关领域的知识与技术，并了解主流企业的产品线。通过归纳行业内的需求趋势、整理并研究行业内领先企业的技术和解决方案等手段，在产品研发过程中起到重要的参考作用。
3.支持市场开拓团队的工作，并定期提供行业解决方案的同时进行系统性培训和能力提升。
职位要求：
1. 对AI、HPC在金融、教育、科研、工业等行业的应用场景有深入理解优先；
具备对服务器、网络及存储相关基础设施产品和服务的掌握能力，并且具备相关行业经验者优先
具备售前咨询、市场营销及售后服务工作经验者，并且能够通过沟通技巧、文案能力和资料展示等多渠道与客户进行有效互动以介绍产品的独特卖点
能在不同业务场景中整合资源，在此基础上提炼其核心价值，并形成系统化的规划思路。通过这样的方法构建长期与短期一体化的产品体系方案。
5. 熟悉市场及产品研究方法，具备实践经验。
6. 能够在项目面临困难时主动解决问题。出色的推动能力和执行力
互联网大厂/AI名企
百度-AI/HPC研发
职责描述：
1. 协助完成AI for science交叉学科领域在国产芯片的应用场景落地
2. 负责AI+HPC应用软件在深度学习框架paddlepaddle的开发与性能调优
任职要求：
1. 代码能力强，计算机专业优先，硕士在校研究生或特别优秀的本科生
2. 熟练掌握深度学习框架tensorflow, paddlepaddle
3. 熟练掌握C++, python等编程语言
4. 将热爱材料科学、物理学等自然科学的人给予加分奖励，并将有一定了解AI for science的人给予相应的奖励
5. 熟悉DeePMD-kit工具者优先
6. 对履行工作内容的高度责任感是最基本的要求；希望应聘者具备积极向上且简单明了的人生观，并拥有较强的逻辑分析能力和良好的协作精神和团队意识。
运营商
天翼云-研发专家（HPC方向）
职责描述：
负责专注于研究HPC（高性能计算）相关领域的软件系统及其性能优化问题，并涵盖计算流体动力学、空气动力学、分子动力学以及蛋白质合成相关的领域；
2.负责开发维护HPC集群管理监控系统；
3.负责研究追踪HPC领域最新技术动态和进展。
任职要求：
1.全日制统招本科及以上学历，计算机类专业优先；
2.具备八年及以上的行业相关工作经历，并对HPC（高性能计算）领域的并行计算原理有深刻理解。熟悉MPI、OpenMP等主流的并行框架，并能在流体力学、空气动力学等多个领域中运用这些知识与技术。具备对HPC并行计算程序进行优化与调试的能力者优先考虑
3.掌握HPC调度器和计算机集群监控软件的基础知识,具备大规模部署与维护经验者优先;了解Linux/Unix操作系统的基础知识
具备系统性的计算机硬件、网络及存储系统相关知识储备，并且拥有大型网络及存储设备的配置能力、管理和维护经验者将获得优先考虑；同时具有较高的学术研究基础（如HPC相关领域的论文或专利）者亦将获得特别关注。
该人员具有诚信可靠的工作作风以及扎实认真、稳健细致的工作态度，并展现出较强的责任心和敬业精神；同时具备良好的团队协作能力和较强的学习能力，并能在复杂情况下保持高度的工作热情与解决问题的能力。
超算厂商
曙光-HPC产品经理
1、熟悉从业务调研、需求分析、实现到产品发布的整个流程；
负责HPC及AI领域的产品创新与研究工作；制定产品的用户需求规范，并规划其功能模块（包括UI/交互）的设计方案。
3、负责制定项目开发计划并跟踪进度，确保项目如期完成；
4、收集市场反馈、用户需求，进而提升用户体验；
5、撰写详细的产品需求文档及原型设计文档，跟踪产品研发进度；
6、负责把控产品进度、协调突发问题与项目目标达成。
任职要求：
1、正规高校本科及以上学历，2年以上产品经理类工作经验；
能够迅速掌握新业务的操作流程，并且对各类B端软件产品具有深入的理解与熟练操作能力；同时，在实际工作中参与过多个B端项目的系统设计与运营管理。
3、熟练使用Axrue，MS Office、Visio、MindManger等办公软件；
4、较强的逻辑思维、换位思考能力能准确把握需求，规划产品；
具有优秀的书面表达与沟通技巧，并具备良好的团队协作能力；能够与客户及开发人员保持良好的交流，并独立撰写各类文档；
- 优秀的知识储备, 良好的团队协作意识, 灵敏的认知能力和卓越的语言表达技巧, 并且能够从容面对工作压力的能力
通信企业
华为-HPC应用算法架构师
关注研究领域与实践中的HPC与AI融合跨学科应用场景及其相关技术，并深入解析并转化为实际应用所需的解决方案。
致力于构建适用于HPC和人工智能领域的架构设计方案。该方案将涵盖科学计算领域的算法创新及应用方案，并结合新型深度学习模型来解决传统科学计算中的难题。同时针对AI加速卡等关键场景下的科学计算库优化与支持。
推动HPC与AI深度融合的领域解决方案概念及原型验证工作，并确保研发团队能够按照既定方案高效、有序地推进工作；
基于商务团队进行需求研究并准确把握HPC应用的需求特性，并据此制定软件架构规划方案并明确其核心功能模块
具备良好的沟通能力，并且能够深入理解研发过程中的技术挑战及相关限制因素；在跨部门环境中具备协调执行调研和研发工作的能力
对于项目实施阶段的关键技术难题而言，在研发一线拥有深入的技术积累，并积极投入实际问题的解决工作。
具备研究生学历或积累3年以上工作经验者，在传统超级计算（HPC）、人工智能算法研究（深度学习）以及芯片性能优化等相关领域均有专长者
能熟练地使用HPC/AI/芯片领域的科技语言和技术进行交流；
掌握现有高性能计算（HPC）应用的需求与核心技术；具备深入的专业能力，在相关领域进行软件开发，并熟练运用科学计算库进行数值模拟。
了解云计算、大数据处理等相关技术领域，并能深入掌握相关领域的工具库或开发框架是一个加分项；诸如HBase/Hadoop/Stream/Spark等。
具有在国内外知名超算中心开发工作经验者；
掌握诸如TensorFlow、PyTorch和ONNX等深度学习框架与协议的知识，并了解基于Ansys、Fluent和Matlab的科学计算框架与工具的发展情况，这将是一个显著的优势。
涉及分子、力学、基因、生物、医药、气象和材料等高性能计算应用领域的实践经验能成为加分项
具有在GPU / TPU或传统异构架构超级计算机平台进行加速应用计算的技能是一个亮点；
在HPC/AI/大数据领域相关的核心会议期刊上发表高质量论文或获得软件、硬件专利同样能成为优势
具备微积分、线性代数、随机理论与技术等方面的坚实专业知识储备是其核心竞争力的关键亮点。
创新创业企业
北京清醒异构科技有限公司 HPC+AI研发工程师
职责描述：
1. 参与面向HPC+AI的全套系统软件和效能优化解决方案研发和测试。
岗位要求：
1. 熟悉操作系统原理和计算机体系架构；
2. 精通C/C++语言，且有较强的编程能力；
3. 熟悉一种脚本语言，如Python/Shell等；
4. 熟悉OpenCL/CUDA编程；
5. 有Linux Kernel和Driver相关开发经验；
6. 熟悉深度学习，了解TensorFlow或者PyTorch的原理和机制；
虽然寒冬即将过去,但如何更好地度过这个冬天,却需要智慧眼光与运气的结合。在当下这种充满'前后端已死''互联网已死'以及'软件测试已死'等悲观绝望氛围的情况下,HPC犹如一缕光明。
从实践角度来看，在深度学习框架（DNNF）领域中,HPC展现出高度专业化、高度垂直化以及深度基础性的特点,并且它为程序员及其潜在的学习者构建了可靠的知识体系,从而在职业发展道路上提供了显著的优势。