超算实习生报名条件是什么?适合什么样的人呢?

原创于 2023-01-10 19:27:33 发布 · 662 阅读

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#算法 #数据仓库 #数据库 #职场和发展

高性能计算同时被 3 个专栏收录

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超算实习生

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猿代码推出的超算实习生计划近期火热招募中，基于“超级”这个词的加持，再加之项目对招募学员的筛选，很多学生出现了困扰，超算实习生是有报名条件吗?什么样的人适合加入超算实习生呢?大学生如何加入超算实习生呢?

超算实习生报名条件是什么？

猿代码推出的超算实习生计划对招募人有个基本标准，须是本科学历一本以上在校大学生或社会人员，一是因为我们的宗旨是培养芯片高素质人才，为芯片企业输送优秀芯片人才，主要解决大学生就业问题，让学生们可以拿到心仪企业offer。

超算实习生适合哪些人报考呢?

国内外知名高校的在读本科生、研究生（985/211优先）；

就读理工科专业；

计算机相关专业优先考虑。

以上就是目前超级实习生在招募的人群，如学生在以上条件中未看到自己的情况，可点击链接先进计算基础训练营测评名单收集，会有专属老师为你解答。

超算实习生如何加入呢？

加入超算实习生，只需五步即可

从报名-测评-训练/考核-定向输送，如您对芯片有兴趣，请先从报名开始!

确定要放弃本次机会？

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中国有那些公司需要HPC(高性能计算)的程序员?

09-04

922

2023年4月17日，科技部启动了国家超算互联网工作，旨在以互联网思维运营超算中心，连接产业生态中的算力供给、应用开发、运营服务、用户等各方能力和资源，构建一体化超算算力网络和服务平台。不看不知道，一看吓一跳。尤其是2023年以来，中国有许多公司和研究机构需要高性能计算（HPC）的程序员，特别是在领域如科学研究、工程模拟、天气预报、金融建模、人工智能等需要大规模计算的领域。自从超算互联网开始部署以来，国内的超算中心雨后春笋一样，未来国内将有大量的超算、智算中心，需要更多HPC程序员、以及超算运维。

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HPC是如何助力AI推理加速的？

08-28

673

这使得在训练深度神经网络等需要大量计算的AI模型时，可以将计算任务分成多个小任务，同时在不同的处理器上运行，从而大大加速训练过程。例如，一些AI训练任务可能会使用梯度下降等优化算法，这些算法可以在HPC系统上并行运行，从而在更短的时间内找到模型的最佳参数。可以预见的是，未来随着人工智能（AI）、大数据分析、科学计算等领域的不断发展，对高性能计算（HPC）工程师的需求也在逐渐增加。虽然在某些地区或行业，HPC可能还是一个相对较新的技术，但随着时间的推移，各行各业对HPC专业知识和技能的需求将逐渐增加。

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高性能计算值得入行吗

08-24

594

当时的中国没有赶上从Unix、Minux到Linux的那一波，也没有赶上苹果和IBM一起做主机的那一波，也没有参与微软+IBM+Intel绑定起来占领市场的那一波，当时的我们正在完善市场、进行基础设置建设。本身也不是半路出家的人能干的来的。，没有本科四年的积淀，不啃几本CSAPP这样的大书，不系统性的学习和实践的话，是怎么也学不会的。里所说的“面试官问出的离谱的问题”，那你也一定能在面试的时候斩获高层次的Offer。所以，无论在什么时代，只要你从事的是一份计算机相关的工作，懂系统和架构都是很重要的。

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我们，猿代码科技，在做什么？

08-24

310

未来可以预见的是，铺天盖地的大模型和专属模型不计其数，那么如何降低综合落地成本，进入「make it cheap」时代，是AI产业下一个结构性机遇。很长一段时间，有部分不太懂这块技术的网友常疑惑我们的动机，今天可以系统的讲清楚，我们这个团队在做一件什么事。随着未来大模型和国产算力硬件的持续发展迭代，相关的算力软件以及算力软件人才，必将在降低模型落地成本和硬件应用难度方面，显现极高的稀缺价值，成为AI产业链中的关键卡位者。雷军最近的年度演讲说”很多人年轻时，因为一本书，一部电影，或一个人，梦想就被点燃了。

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如何判断高性能计算&并行计算、或者HPC+是否有好的就业前景？是否值得进入？

08-24

988

20世纪90年代中期以后，随着机群技术构建的高性能计算机的普及，高性能计算的成本和编程的复杂度大幅度下降，为高性能计算的广泛使用创造了条件。如果你很难理解计算机的并行思维，或者连计算机体系结构学起来都很吃力，如果你连基本的高数都无法理解的话，那大概率你不适合做高性能计算。比如复印机的出现，对比原来靠人抄写，快了不止10倍，成本也低10倍，而且印刷出来一模一样，比抄写效果好10倍，也方便10倍。为此我们整理资料、制作了这期视频，希望尽可能全面的为你展现高性能计算的前世、今生，希望能帮助你判断它的未来和前景。

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高性能计算方向毕业有哪些去向？

07-04

841

其实从2020年开始，由于受到新冠疫情的影响，很多有HPC需求的企业都加快了上云的步伐比如造芯、制药、AI、工业制造…… 有没有发现上面不少行业都已经被写到下一个五年规划里了？风口上的^(*￣(oo)￣)^就是在说我们吧？越来越多公司意识到高性能计算、软硬结合、提升算力的重要性。很多公司在招 1.有手机、ARVR设备等硬件产品的公司，比如华为 (2012实验室、智能计算这两个大部门都有);荣耀;OPPO;VIVO。XR方

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中国有那些公司需要HPC(高性能计算)的程序员?

07-04

675

此外，还有许多科研机构、大学和企业在中国开展着高性能计算相关的研究和项目。随着科学、工程和商业领域对HPC需求的不断增加，越来越多的公司和机构正在寻找有相关技能和经验的高性能计算程序员。超算研究中心（NSCC-TJ）：作为国家超级计算天津中心，该机构专注于超级计算、并行计算和大规模数据处理的研究和应用，为国内外科研机构和企业提供超级计算资源和技术支持。国家超级计算广州中心（NSCC-GZ）：作为国家超级计算广州中心，该机构负责运营和管理中国的超级计算机，为科研机构、大学和企业提供高性能计算服务和技术支持。

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研究生方向高性能并行计算推荐入行吗？

07-04

930

此外，高性能并行计算的研究和应用往往涉及国际合作和交流，你将有机会与国际同行交流思想、分享经验，扩展自己的全球视野。如果你对该领域感兴趣，并且具备相关技术和学术背景，那么选择高性能并行计算作为研究生方向将是一个有前景的选择，可以为你的职业发展打开新的大门。如果你对计算机科学、数学和并行计算感兴趣，并且愿意深入研究和探索新的技术和算法，那么高性能并行计算的研究生方向是一个很好的选择。需要注意的是，高性能并行计算是一个技术密集型的领域，要进入这个领域需要具备一定的技术背景和数学基础。

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高性能计算 (HPC) 的发展趋势是什么？

07-04

1143

未来，超级计算机将继续提升其性能和能力，通过集成更多的处理器、加速器和存储系统，以及采用新的架构和技术来实现更高的计算速度和效率。通过持续的技术创新和跨学科合作，HPC将为我们的社会带来更多机遇和突破，推动科技进步和人类进步的边界。这将推动智能系统和自动化技术的发展，开创新的商业和科学应用。未来，我们将看到处理器和加速器技术的进一步发展，包括更高核心数、更高的时钟速度和更大的内存容量。随着科学、工程和商业领域对于大规模数据和复杂计算需求的不断增长，高性能计算（HPC）正成为推动技术进步和创新的关键力量。

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中国高校“卷”高性能计算平台，卷什么？

07-04

426

所谓AI for Science，即在科学计算中引入AI的方法，来进行科学研究——今天的通用人工智能，通过大数据、大算力和强算法，学会了没有教过它的技能，但这些技能仍是人类已掌握的。没有足够的人才的投入，即使自建了超算，也发挥不出超算的价值。它最新的发展趋势是什么？目前，全球各国大学目前都在高性能计算领域进行深度攻关，高性能计算（HPC）、理论、实验成为当今高校开展科学研究的三大支柱，尤其是高性能计算，已经成为衡量一所学校科研实力的最重要指标，高校其它各学科对高性能计算资源的依赖越来越强，需求递增攀升。

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一文便知高性能计算工程师岗位职责

07-04

779

无论是在实验室、企业还是学术界，高性能计算工程师的贡献都是不可或缺的，他们的努力让我们的世界变得更加智能、高效和可持续。总而言之，高性能计算工程师通过设计、构建和优化计算系统和基础架构，开发高性能算法和模型，处理大规模数据集，以及支持科学研究和数据驱动决策，为各行各业提供了强大的计算能力和解决方案。高性能计算工程师的首要任务是设计、构建和优化计算系统和基础架构，以应对日益增长的数据和计算需求。他们是计算世界的先锋，利用先进的技术和专业知识，为各行各业提供高效、快速、精确的计算解决方案。

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超详细的高性能计算学习路线！错过后悔

06-30

2881

高性能计算涉及许多方面的技术和概念，包括并行编程模型（如MPI、OpenMP和CUDA）、高性能文件系统（如Lustre和GPFS）、集群管理工具（如Slurm和PBS）以及性能分析和调优工具。虽然高性能计算已经取得了许多重要的成就和突破，但随着科学、工程和商业领域对计算能力需求的不断增加，高性能计算的发展依然具有巨大的潜力和前景。并行计算、分布式计算和优化算法是实现高性能计算的关键技术。硬件和技术的进步：随着硬件技术的不断进步，包括处理器、存储器、网络等方面的创新，高性能计算的能力和效率也在不断提升。

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高性能计算详细的自学方法及路线，强烈建议收藏！

06-30

1070

你想想，作为一个初学者，你每敲一个代码案例，就遇到这样那样的问题，出了问题还得花费很长的时间和精力去解决，搞来搞去，你还有多大的热情和动力继续学下去呢？欲哭无泪.......所谓”万事开头难“，其实很多东西一旦入了门，后面就很顺了，即使后期没有别人的帮助和指导，很多东西自己也大多都可以搞得定，但恰恰很多人的学习计划就死在了”入门“前的路上。细想一下，其实无论是要自学高性能计算，还是要自学开车，无论我们要自学什么，都要弄明白以下几个问题：我们适不适合自学，怎么自学，从哪开始自学，自学到什么程度？

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高性能计算学习教程，从入门到精通

06-30

1570

学习量子编程语言和量子计算库，如Qiskit和Cirq等。GPU加速计算：学习如何使用GPU进行通用计算和深度学习加速，了解CUDA编程和深度学习框架如TensorFlow和PyTorch等。高性能计算应用：研究领域特定的高性能计算应用，如计算流体力学、分子动力学和天体物理学等，了解其算法和模型。继续学习：参加相关的培训、研讨会和会议，阅读高性能计算领域的学术论文和技术文档，不断提升自己的知识和技能。跟踪发展：保持对高性能计算领域的跟踪和学习，关注最新的技术和研究进展，了解新的硬件架构和编程模型。

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高性能计算工程师工资一般多少？

06-29

1096

据职友集统计数据显示，高性能计算工程师工资范围在30-200K之间，其中薪资在薪资在30-50K的范围内占比51.2%，薪资在50-100K之间的范围内占比23%。由于近两年深度学习的迅速崛起，超算互联网的普及以及AIGC的大规模应用，各行各业对高性能计算工程师的需求大涨，因此高性能计算工程师的工资也在逐年上涨中，并频频爆发抢人大战。工作年限在1-3年左右，月薪在25K左右；工作年限在3-5年左右，月薪在35K左右；工作年限在1年以下，月薪在20K左右；工作年限在5年以上，月薪在50K左右；

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猿代码科技高性能计算培训班靠谱吗？真相来了

06-29

725

“以为读完研究生就业会更好就业，没想到一样很难”是无数学生的心声，在这个数字化不断发展社会中，超算互联网日益发展，IT行业的高性能计算是一个不可忽视就业领域，特别是高性能计算这一领域，有着较高的就业率和薪资待遇，所以越来越多的年轻人选择参加猿代码科技高性能计算培训班进行培训，但猿代码科技高性能计算培训班靠谱吗？最后，可考虑去咨询一下该机构的课程、学员情况、就业机会等等，这些都是评估机构实力的重要因素，比如猿代码科技高性能计算线上课程有一定的免费试学模块，学员可以充分了解机构的方方面面，避免盲目选择。

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高性能计算培训机构哪些好?培训机构排行推荐!

06-29

808

1.课程优势：猿代码科技有自主研发的课程体系，以学员为本，注重学员的实际需求，课程设置紧跟市场需求，培养学员的实战能力。高性能计算培训课程的标准化，除了要求整个系统使用统一的培训教材和课件外，还要求教学方法、师资队伍建设、讲课内容的统一，甚至具象到某一节课的某个细节，讲解一段知识所用的时间和方法必须有统一的标准和规范。比较好的高性能计算培训有北大未名超算队、各类超算中心的高性能计算培训视频、以及猿代码科技的系统实战化的高性能计算培训课程，这些在B站上均有不错的播放量，群众的眼睛是雪亮的。

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小白也能看懂的高性能计算概念解说

06-29

375

总的来说，高性能计算就像一辆超级汽车，它拥有强大的计算能力和处理速度，可以应对复杂的数据和问题。要理解和驾驭高性能计算，就需要学习和掌握相关的知识和技能，就像学习驾驶超级汽车一样。这时，高性能计算就像一辆超级汽车，它拥有更强大的引擎和更高的性能，能够应对更加复杂和庞大的任务。就像超级汽车可以在短时间内达到惊人的速度，高性能计算可以通过并行计算、分布式计算和优化算法等技术，快速地完成复杂的计算任务。就像超级汽车需要专业的驾驶员来充分发挥它的性能，高性能计算也需要专业的从业者来运用它的力量。

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大咖培训讲座|高性能计算专场认识真正的高性能计算，探究如何成为高性能计算工程师 ...

06-29

336

猿代码科技高性能计算讲座原文——OpenBLAS创始人无保留分享我们如何成为一个高性能计算的工程师，或者这种性能优化的这一部分的软件工程师。我其实想了一下，这一部分的入门的基础其实没那么难。就是更主要的话，我还是在于兴趣和自驱力，它其实是因为是一个偏向于这种底层的开发嘛，所以说他可能会希望你有一个比较好的C和C++的这种底层的基础。然后另外一部分的话，我希望就数学稍微好一些，因为里边有一些，就是算法开发会涉及到一些基础的一些的数学东西，但一般都不难，就是大家学过了一些基础的矩阵计算的话，都知道是什么东西，或

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高性能计算线上培训班有必要报吗？

06-29

321

参加线上培训班可以提供一个系统化的学习路径，帮助您逐步掌握高性能计算的基础知识和技能。高性能计算不同于其他IT培训，如果不是在这个领域有深厚造诣的人是难以胜任高性能计算相关的教研和教学的。因此，对于那些希望深入了解和掌握高性能计算的人来说，参加一门专业的线上培训班是一个值得考虑的选择。与同行交流和合作：线上培训班为学习者提供了与其他对高性能计算感兴趣的人交流和合作的机会。通过参加培训班，您可以获得专业指导和支持，解决学习中遇到的问题，并从他们的经验中获得宝贵的见解和建议。