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AI+HPC?人工智能高性能計算方向就業(yè)新路子

猿代碼 ? 來源:jf_05920541 ? 作者:jf_05920541 ? 2023-05-24 15:24 ? 次閱讀
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剛剛過去的4月,GPT-4刷屏了。吃瓜群眾一邊津津樂道,一邊瑟瑟發(fā)抖。隨后國產大模型緊隨其后,百度的“文心一言”、阿里的“通義千問”、復旦大學的“MOSS”、商湯的“商量”競賽般的亮家伙,有點全民練模型,人人GPT的味道了。

暫且不論我們是否需要那么多大模型,客戶場景是否足夠,到底程序員會不會是第一批會被GPT干掉的職業(yè),但是AIGC浪潮之下,HPC高性能計算,這一計算科學上的明珠卻實實在在出圈了?,F如今人工智能方向算法崗逐漸見頂、如何找到一條有前景且有錢景、且不被GPT替代的路子,相信是很多開發(fā)同學關注的重點。今天就和大家介紹一個人工智能方向就業(yè)的新路子——AI+HPC。

在大多數人的印象中,HPC(高性能計算)是一個專業(yè)度極高又相對冷寂的領域。大家平時做做超級計算機打打Top 500榜單,然后把這些龐然大物打包賣給高校和研究機構。

在很長一段時間內,“超算無用論”不絕于耳,而情況確實如此。

但隨著大數據的發(fā)展,數據量的幾何式增長讓HPC的應用空間得到了極大的擴展,HPC市場的流動性也開始逐漸增強。HPC相關的崗位數量和待遇也水漲船高。

2019年五月底,惠普發(fā)起一樁有名的“超算收購案”。其以 13 億美元買下了世界前五之一的超級計算機制造商 Cray(目前世界前五的超級計算機供應商就是聯想、浪潮、曙光、Cray和HPE),折合每股價格27美金,比Cray股票一個月內的平均價格高出了27%的溢價。

惠普不做虧本生意,很顯然他是通過在商用HPC市場的長期蟄伏,率先感知到了在五重奏(AI-HPC-IOT-大數據-5G的組合)影響下,企業(yè)層客戶對更高效HPC的需求,因而發(fā)動了這次收購。

隨著AI技術與IoT應用之間的互相驅動,數據量和計算方面的需求只會不斷暴漲,而5G將數據傳輸管道大大拓寬之后,同樣給了數據囤積量進一步拓展的空間??傊L遠來看,工業(yè)、商業(yè)領域對于計算量的需求是長期看漲的,這也意味著,目前那些應用于基礎科學研究、地震模擬等等領域的HPC能力,都將走出象牙塔進入商業(yè)市場。

在五重奏中,目前應用最為廣泛的AI技術,起到了絕對的撬動力量。AI對計算的需求成就了英偉達,而AI對計算的需求很可能是無上限的。目前很多身處于HPC行業(yè)的企業(yè)已經感知到了這種變化,紛紛進行了相關的布局甚至轉型。例如聯想提出了“智慧超算”的概念,浪潮則在新產品i48中也強調了對AI場景應用的支持,就連Cray都成立了專門的AI部門。在近年的ASC、ISC等等HPC相關會議中,AI也成了常客。

在目前階段,亞馬遜科技已經可以提供高度可定制的 HPC 計算平臺,為用戶帶來多樣化的異構計算資源以及定制化的計算實例。尤其值得注意的是,以軟件生態(tài)豐富著稱的亞馬遜云科技在HPC領域同樣提供了大量可用、低成本的軟件,幫助用戶解決管理與調度等領域的問題。

我們不得不認識到一個事實。超算的算力是AI的智力,AI訓練對計算能力的需求每3.5個月增長一倍。從AlexNet(卷積神經網絡)到AlphaGoZero,計算量上增長了30萬倍。

AI訓練越來越離不開大規(guī)模HPC計算的支撐。另一方面,AI計算在材料科學、生命科學和大氣海洋等HPC應用領域發(fā)揮越來越重要的作用,推動HPC計算領域的科學發(fā)現,幫助人們進一步理解科學問題。例如,AlphaFold在蛋白質結構預測上取得了巨大的進步,以高精度預測蛋白質的立體結構,這項成果也入選Science的2020年度十大科學突破之一。AI和HPC的相愛相生使得HPC和AI的融合需求越來越強烈。

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那么現如今,對于AI從業(yè)者、人工智能學習及從業(yè)者來說,HPC就是現如今最優(yōu)的結構性機會。

我們看一組2022年11月份的數據,每一位求職Java開發(fā)的本科生,平均需要投遞200個公司,才會收到3個面試邀約,不一定能收到offer,投錄比為200:1甚至更低

然而投遞HPC相關崗位,每投遞20個公司,就會收到5個面試邀約,拿到2個offer,投錄比為20:2

到了2023年,AIGC風潮來襲,相比于其他類型研發(fā)的裁員和降薪,HPC研發(fā)迎來了久違的春天。截止2022年底,國內新注冊芯片類企業(yè)達14W+,大都需要HPC研發(fā)工程師,其他類型企業(yè)如字節(jié)、華為、小米、阿里、百度等紛紛開招HPC相關崗位,一時間也出現了很多新崗位:推理引擎優(yōu)化工程師、AI平臺優(yōu)化工程師、人工智能解決方案架構師、高性能計算研究員等。

所以從這個角度看,同樣是做研發(fā),做HPC的成功率是其他方向的幾倍甚至十幾倍,而且做HPC研發(fā)因為更底層、更看重經驗,因而更不易被年輕人替代

因此,對于人工智能專業(yè)或從事人工智能研發(fā)的同學來說,AI+HPC,可以說在一定程度上拓寬了在職程序員、甚至人工智能學習者和從業(yè)者的職業(yè)選擇道路。

一起來看看AI+HPC可以去哪一類企業(yè),有哪一類崗位,薪資又是多少呢?

首先可以選擇的企業(yè)類型有五種,分別是芯片企業(yè)(如飛騰、景嘉微等)、互聯網企業(yè)(我們熟知的BATH)、AI企業(yè)(商湯、曠視等)、應用型行業(yè)(生物醫(yī)藥、量化金融等)、研究機構和科研院所等(各類超算中心、智算中心、科研院所等)。

其實除了上面列舉的這些大廠、中廠,也有不少創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型公司,比如研究做并行的、專門做異構計算的等,也會有很多機會。

崗位的話,我們從IT行業(yè)產業(yè)鏈的角度來看。是時候祭出這張圖了,這張圖適合IT行業(yè)的所有技術方向賽道,崗位類型越豐富、說明崗位越細分,證明行業(yè)發(fā)展越成熟。

很顯然,HPC商用的征途才剛剛開始,一切皆有可能。目前HPC類型企業(yè)依然是以研發(fā)為主,其次銷售、售前居多,也有超算運維崗位。但AI+HPC基本上是研發(fā)為主。

冬天終究會過去,但如何以更好的姿態(tài)過好冬天,需要的是智慧和眼光、以及運氣。HPC無疑是當下這種“前后端已死”、“互聯網已死”、“軟件測試已死”等悲觀灰暗氛圍下的一抹光亮。

且由于HPC足夠專業(yè)、足夠垂直、足夠底層,也許我們可以說,HPC是當下,幫助程序員或準程序員們重新打造了職業(yè)護城河的最好選擇。

審核編輯:湯梓紅

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