|
CUDA可以为高性能计算、科学计算、深度学习和人工智能、图形渲染和游戏开发、并行数据处理等领域提供了强大的并行计算能力和编程模型。它加速了计算任务的执行，推动了科学研究和创新的进程，同时也为开发者提供了更多的工具和资源，促进了开放的生态系统的形成。因此学习CUDA具有非常重要的意义。那么，学习CUDA后可以去哪些公司入职？哪些公司里面又有高性能计算方向cuda岗位呢？ 高性能计算方向CUDA都在哪些企业里面，我给你整理在下面： l NVIDIA：NVIDIA是CUDA技术的发明者和主要推广者，其GPU加速计算平台CUDA被广泛应用于高性能计算领域。NVIDIA的Tesla系列GPU是专为高性能计算而设计的，被广泛应用于科学计算、机器学习、人工智能等领域。NVIDIA还提供了一系列高性能计算加速库和工具，如cuBLAS、cuDNN、TensorRT等。 l AMD：AMD也是GPU加速计算领域的主要参与者，其Radeon Instinct GPU也被广泛应用于高性能计算领域。AMD还提供了一系列高性能计算加速库和工具，如MIOpen、ROCm等。 l 谷歌：谷歌也是高性能计算领域的重要参与者，其TensorFlow深度学习框架支持CUDA加速计算。谷歌还开源了一系列高性能计算库和工具，如TensorFlow、Keras、DeepMind Lab等。 l 国内高校和科研机构：国内的一些高校和科研机构也在高性能计算领域使用CUDA技术。例如，中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学、上海交通大学等都在高性能计算领域开展了相关研究。 l 互联网企业：一些互联网企业也在高性能计算领域应用CUDA技术。例如，腾讯云、阿里云、百度智能云等云计算服务商都提供了GPU加速计算服务，可供用户进行高性能计算。 下面我给你列举一下CUDA技术的主要在不同公司的部门分布情况： l NVIDIA：CUDA技术的发明者和主要推广者，其GPU加速计算平台CUDA被广泛应用于高性能计算领域。 l AMD：GPU加速计算领域的主要参与者，其Radeon Instinct GPU也被广泛应用于高性能计算领域。 l 谷歌：TensorFlow深度学习框架支持CUDA加速计算。 l 阿里巴巴：达摩院、阿里云等部门。 l 腾讯：TEG、微信基础架构等部门。 l 百度：飞桨、INF等部门。 l 字节跳动：AI-lab等部门。 l 美团：机器学习平台等部门。 l 快手：机器学习平台等部门。 l 商汤科技：HPC部门。 l 旷视科技：天元部门。 l 华为：诺亚实验室等部门。 对于哪些公司比较好的问题，对于我们自身来看更关注公司在CUDA技术领域发展，除了我上面介绍过的公司有人才招聘需求外，像英伟达、英特尔、寒武纪、地平线等。这些企业通常都需要招聘具有高性能计算技能的人员。 随着人工智能的快速迭代，加上近期ChatGPT的兴起，让大家看到了更多的可能性，很多企业也都投身人工智能领域的技术开发和应用实践，GPU其实是智算方向，也就是人工智能方向主要的应用领域。虽然是刚起步，但是却带来了高性能计算等相关人才的扩招，有大量的人才需求，并且这部分人，技术在很长一段时间内，无法被替代，越早进入，越能有技术沉淀的优势。 在这里，猿代码科技（https://www.ydma.com）为您准备了一份高性能计算培训课程，涵盖CPU、GPU以及超算运维。其中尤其推荐的是猿代码-高性能计算从新手到大师系列课程（CPU和GPU并行优化） 这是由国内顶尖科研院所专家及知名企业工程师合作研发的高性能计算专项课程，涵盖高性能计算之并行计算等多个方面，包括CPU并行计算实战课程、GPU并行计算实战课程以及超算运维等。您将有机会通过工程化实战项目来学习所学知识，并与来自国内顶级专家及工程师近距离合作与学习。 |
CUDA可以为高性能计算、科学计算、深度学习和人工智能、图形渲染和游戏开发、并行数据处理等领域提供了强大的并行计算能力和编程模型。它加速了计算任务的执行，推动了科学研究和创新的进程，同时也为开发者提供了更多的工具和资源，促进了开放的生态系统的形成。因此学习CUDA具有非常重要的意义。那么，学习CUDA后可以去哪些公司入职？哪些公司里面又有高性能计算方向cuda岗位呢？
高性能计算方向CUDA都在哪些企业里面，我给你整理在下面：
l NVIDIA：NVIDIA是CUDA技术的发明者和主要推广者，其GPU加速计算平台CUDA被广泛应用于高性能计算领域。NVIDIA的Tesla系列GPU是专为高性能计算而设计的，被广泛应用于科学计算、机器学习、人工智能等领域。NVIDIA还提供了一系列高性能计算加速库和工具，如cuBLAS、cuDNN、TensorRT等。
l AMD：AMD也是GPU加速计算领域的主要参与者，其Radeon Instinct GPU也被广泛应用于高性能计算领域。AMD还提供了一系列高性能计算加速库和工具，如MIOpen、ROCm等。
l 谷歌：谷歌也是高性能计算领域的重要参与者，其TensorFlow深度学习框架支持CUDA加速计算。谷歌还开源了一系列高性能计算库和工具，如TensorFlow、Keras、DeepMind Lab等。
l 国内高校和科研机构：国内的一些高校和科研机构也在高性能计算领域使用CUDA技术。例如，中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学、上海交通大学等都在高性能计算领域开展了相关研究。
l 互联网企业：一些互联网企业也在高性能计算领域应用CUDA技术。例如，腾讯云、阿里云、百度智能云等云计算服务商都提供了GPU加速计算服务，可供用户进行高性能计算。
下面我给你列举一下CUDA技术的主要在不同公司的部门分布情况：
l NVIDIA：CUDA技术的发明者和主要推广者，其GPU加速计算平台CUDA被广泛应用于高性能计算领域。
l AMD：GPU加速计算领域的主要参与者，其Radeon Instinct GPU也被广泛应用于高性能计算领域。
l 谷歌：TensorFlow深度学习框架支持CUDA加速计算。
l 阿里巴巴：达摩院、阿里云等部门。
l 腾讯：TEG、微信基础架构等部门。
l 百度：飞桨、INF等部门。
l 字节跳动：AI-lab等部门。
l 美团：机器学习平台等部门。
l 快手：机器学习平台等部门。
l 商汤科技：HPC部门。
l 旷视科技：天元部门。
l 华为：诺亚实验室等部门。
对于哪些公司比较好的问题，对于我们自身来看更关注公司在CUDA技术领域发展，除了我上面介绍过的公司有人才招聘需求外，像英伟达、英特尔、寒武纪、地平线等。这些企业通常都需要招聘具有高性能计算技能的人员。
随着人工智能的快速迭代，加上近期ChatGPT的兴起，让大家看到了更多的可能性，很多企业也都投身人工智能领域的技术开发和应用实践，GPU其实是智算方向，也就是人工智能方向主要的应用领域。虽然是刚起步，但是却带来了高性能计算等相关人才的扩招，有大量的人才需求，并且这部分人，技术在很长一段时间内，无法被替代，越早进入，越能有技术沉淀的优势。
在这里，猿代码科技（https://www.ydma.com）为您准备了一份高性能计算培训课程，涵盖CPU、GPU以及超算运维。其中尤其推荐的是猿代码-高性能计算从新手到大师系列课程（CPU和GPU并行优化）
这是由国内顶尖科研院所专家及知名企业工程师合作研发的高性能计算专项课程，涵盖高性能计算之并行计算等多个方面，包括CPU并行计算实战课程、GPU并行计算实战课程以及超算运维等。您将有机会通过工程化实战项目来学习所学知识，并与来自国内顶级专家及工程师近距离合作与学习。