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目前 ai 挺火的，国产 cpu 、gpu 也是风口上的猪，为什么很少有人推荐去学 mpi 、cuda 这类东西
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me1onsoda 48 天前
纯计算机领域很难出成果啊
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tomclancy 48 天前 via iPhone
反正我不会
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HENQIGUAI 48 天前
因为太难了....玩 AI 的话找几个厂商，接几个 API key, 生成生成点 demo 代码，就能用了，这难度根本不是一个量级呀。
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1Z3KYa0qBLvei98o 48 天前
我大二搞游戏写 shader 这些东西接触过一部分。
不知道 985 / top10 / top2 都在教什么。 一个某实验班的朋友都在推荐 量子计算机。。。 我看了一下我的 MFC/GPU, 感觉自己很 low 🍑 |
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1Z3KYa0qBLvei98o 48 天前
关键是, 高性能计算如何实践? 估计 10 年前, 是一个很冷门的方向吧.
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liu731 48 天前
想起以前炼丹苦逼的日子，套壳直接用不香吗？ huggingface 要啥有啥。
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passive 48 天前 via Android  3
高性能计算的核心还是数值算法和微分方程。需要同时精通数学、物理、计算机。门槛比 IT 高。大牛们的应用数学和计算机基扎实础通常都是童子功。
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1Z3KYa0qBLvei98o 48 天前 via iPhone
@passive 童子功最无解了，我后悔当初没去学个应用数学，上限更高
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liulicaixiao 48 天前
难
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mwuxlcanrh 48 天前
这种基建岗坑位少，不适合太多人入场。
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jeesk 48 天前
要不你问问 v2 上， 你们为什么不去英伟达工作？
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levelworm 47 天前
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levelworm 47 天前
我现在感慨的是，真正的 x10 程序员不是说是普通程序员的十倍效率或者质量，而是从事的是普通程序员做不了的事情。无穷大倍。
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catscan OP 1
@levelworm 这个上面的汇编和 simd 我接触过，搞过一个项目基本上就会了，实在还不会就问 ai ，做优化的难点感觉是把原有的数学逻辑重新构建为符合计算机架构的过程
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Leon1234567 47 天前 1
学习的目的是吃饭（也就是找到收入还可以的工作），你说的这些不说中国，在美国找真正对口的工作都不容易，全球 cuda 研发招人最多的厂 NV 总人数才 3 万人不到，你在国内搜 cuda 开发之类的职位基本上更是找不到几个。至于学校学生学这块应该很多的，但他们的目的是考 60 分或者高 GPA 即可，谁没事在论坛沟通学的东西。
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