进步了的时间才算时间

今天看到一个观点,觉得挺有道理的。“做技术的应该找大一点儿的公司和平台,为以后铺路”。确实啊,如果一直在小公司呆着,你永远都只能是小打小闹,不会有什么突破。等你稍微老一点儿,一大堆勤奋而且工资要求又低的新人涌入这个行业的时候,你就会被拍死在沙滩上!

 

去大公司的道理看似废话,大公司和大平台谁都想去啊,但不是每个人都能去的。我认为这不是重点,重点是,在你工作了一段时间之后,你还有没有想去大公司的欲望。

 

回顾自己四五年编码工作,期间当然也有过精彩时刻,但总的来说,还是有很多不足。有些时候不忙,有些时候即使忙也是瞎忙。算是有些蹉跎、有些碌碌无为了吧。到现在,我还需要费点儿劲儿才能想起,一个人越追求稳定,他的生活将变得越来越不稳定。你不但不应该去追求稳定,还应该时刻将自己推到风口浪尖,去承担更大的责任,迎接更多变数的挑战。只有这样才能成长。

 

去大公司的好处,不光只是简单的镀金。这里的大公司不单指公司人数多、办公楼高。像干IT的应该是IT技术比较雄厚。我一直以来的一个观点是,干什么工作都应该让自己的经验有所积累,否则除了钱就什么都没有了。咱不应该只为钱工作,那是老人的想法。然后,无论干哪一行,首先要入门,这个可能很简单,但很多人入门之后就开始得意忘形了,以为成功了,然后妄自称大,停止不前了(都说活到老学到老,说来容易,做起来不容易啊)。入门之后该做什么?应该入流。什么意思,你的工作在整个行业里来说应该是入流的,就是说大家都在玩的东西你也应该会玩,否则你就out了。别人的工具集都已经到工业时代了,你还在钻木取火,你累不累? 你要是在入门之后就到井底去凉快去了,要是那天别人把井盖盖上的了,你会被冻死的。这也是为什么要去大公司的原因,很多大公司引领者技术潮流,只有在这样的环境中,你才不会被边缘化。

 

生病一般都是因为生活中的一些不良习惯,比如你长期吸烟,你有可能会患上肺癌。这个道理很浅显,但有些可能就不那么容易理解了,比如我在炒菜的时候,总是会想起中学班主任告诉我的,味精经过高温加热之后会致癌。我不知道这条经验是否经过了科学验证,但我也会小心地少放或者不放味精。我想说的是,生活中有太多的陷阱,你必须得时刻保持警惕和小心。工作和生活是一个道理,你应该时刻保持活力,别老想着积攒一些草给自己筑个巢让自己舒服的住里面。也别像没睡醒似的耷拉着脑袋,前面绿灯亮了,后面的车等着你走路呢!

04-25
### 算力在IT领域的定义 算力是指计算设备或系统的运算能力,具体表现为单位时间内可以处理的数据量或完成的任务数[^1]。这种能力通常以浮点运算次数(FLOPS, Floating-point Operations Per Second)或其他类似的度量标准表示。高性能计算(HPC, High-performance Computing)是算力的一个典型代表形式,它通过构建大规模的计算机集群系统,利用并行计算的方式解决复杂的科学、工程和技术问题[^1]。 ### 高性能计算的特点 高性能计算的核心在于其强大的计算能力和高效的资源调度机制。为了应对日益增长的复杂性和数据规模,HPC系统通常依赖于先进的网络互连技术和优化的软件栈,从而实现多个节点之间的高效协作和资源共享。这些特性使其能够胜任诸如天气预报、基因组学研究、流体力学模拟等需要大量计算资源的任务。 ### 算力的增长规律及其影响因素 根据最新的研究成果显示,算力遵循一种全新的增长模式——每12个月便会翻一番[^2]。这一现象不仅受到硬件进步的影响,还与5G通信技术普及、物联网扩展以及人工智能算法深入各行各业密切相关。特别是后者,在促进智能化转型的同,极大地刺激了对于强大计算能力的需求。例如,在交通管理方面引入自动驾驶解决方案就需要实处理海量传感器反馈的信息;而在金融服务领域,则可能涉及高频交易策略制定中的快速数据分析等工作负载[^2]。 此外值得注意的是,“黄氏定律”指出GPU将驱动AI性能每年至少提高两倍以上效率,并预计至2025年左右,AI专用型算力将会占据主导地位[^2]。与此同,新兴概念如元宇宙的发展也将持续推高整体需求水平,促使整个产业向着更高层次迈进。 ### 历史背景与发展脉络 回顾历史可以看到,在云计算兴起之前人们就已经意识到单一机器难以满足所有场景下的计算要求,并探索出了多种方法试图缓解这个问题。其中最具代表性的一项便是网格计算(Grid Computing),即将庞大的任务拆分成若干个小部分分配给不同成员共同完成[^3]。这种方法虽然有效解决了某些特定场合下资源短缺难题,但由于缺乏统一管理和标准化接口等原因最终未能广泛推广开来直到后来云服务出现才彻底改变了格局。 ```python def calculate_flops(seconds, operations): """ 计算 FLOPs (Floating Point Operations per Second) """ flops = operations / seconds return flops # 示例:假设某超级计算机在一秒钟内完成了十亿次浮点运算 example_seconds = 1 example_operations = 1_000_000_000 flops_result = calculate_flops(example_seconds, example_operations) print(f"该计算机的算力为 {flops_result} FLOPS.") ```
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