年薪百万的高性能计算工程师很难学吗？听OpenBLAS创始人怎么说 ..

想要成为一名高性能计算工程师，入门并掌握相关基础并不困难。

关键在于兴趣和自驱力，因为这是一个偏向底层开发的领域，需要扎实的C和C++编程基础。

另外，数学能力也很重要，因为算法开发涉及一些基础的数学知识。对于大部分人而言，学过矩阵计算或线性代数的基础知识就足够了，无需超出这些范畴。

此外，了解计算机组成原理也是高性能计算工程师的必备知识。这个领域涉及软件和硬件的结合，对计算机组成原理有一定的认识是必要的，尽管并非要设计计算机或芯片，但了解基本架构和原理非常重要。如果还有并行计算经验，那就更好了，因为并行化和异构计算等技术在高性能计算领域非常重要。

最重要的是要对这个领域充满兴趣，并保持初心。如果你对这个领域感兴趣，那选择它是没有问题的。高性能计算相较于一些AI应用的算法开发来说，可能不像后者那样能够通过搭建框架和展示效果来吸引眼球，而更注重性能的优化和评估。

要获得更多高性能计算项目经验，可以参与学术研究项目、开源项目或实习机会。此外，参加竞赛项目和继续教育培训也是不错的选择。通过这些途径，你可以与专业人士合作、拓展人脉，并提升自己的实践能力。

高性能计算工程师的领域要求与上层应用开发有明显差异。在高性能计算领域，科研论文的要求相对较高，竞争也较为激烈。这是因为从事这个领域的人相对较少，所以竞争程度较高。而且，由于高性能计算工作涉及底层系统和原型系统的搭建，对系统能力的要求更高。

如果你对这个领域充满兴趣，并对从事系统开发有追求，高性能计算绝对是一个理想的方向。它可能不像其他领域那样追求华丽的效果和视觉展示，而更加注重实际的性能指标。在高性能计算领域，你将更多地关注性能图表、计算时间、可扩展性等方面的评价，这可能相对较为枯燥。然而，这并不意味着它缺乏挑战和成就感。

与上层应用开发相比，高性能计算在技术要求和发表论文方面具有独特的要求。该领域的顶级会议相对较少，录取的文章数量也有限。这主要是因为高性能计算领域的从业人员相对较少，因此竞争程度较高。无论是毕业论文还是科研项目，你都需要达到原型系统的开发水平，而不仅仅是发表几篇论文。这对你的系统能力提出了更高的要求，这也是与其他领域的典型算法开发和上层应用开发的显著区别。

如果你对这个领域感兴趣，并且对系统开发保持热情，那么高性能计算无疑是一个理想的方向。要在这个领域取得成功，需要坚定的兴趣和自驱力，扎实的编程基础，良好的数学能力，对计算机组成原理的了解，以及对并行计算等相关技术的熟悉。通过积累项目经验、参与竞赛、继续学习和寻找合作机会，你将逐步成长为一名卓越的高性能计算工程师。

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