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次は質問に答えてください〜
広い意味でのハイパフォーマンス コンピューティングは、コンピューティングを高速化するための高性能コンピュータの使用に限定されるものではなく、基盤となるハードウェア アーキテクチャ、オペレーティング システム、ミドルウェアから並列プログラミング モデル、上位レベルのアプリケーションに至るまで、高性能の計算されたコンピューティングが行われます。興味のある領域内で。
私の個人的な理解では、ハイパフォーマンスコンピューティングに従事する人材の分類は、ハイパフォーマンスコンピューティングアプリケーションの研究開発とハイパフォーマンスコンピューティングシステムの運用保守の2つに大別できると考えています。
ハイ パフォーマンス コンピューティングの研究開発職の資格を得るには、次の関連知識が必要です。
1: Linux システムの基本操作、一般的なコマンド、vim、gcc コンパイラなどを学習します。
2: C/C++/Fortran/Python などの言語、できれば C でのプログラミングに習熟していること。
3: 一般的なソフトウェアをコンパイルしてインストールし、gmake/make/cmake およびその他のコンパイル ツールの使用方法を学びます。
4: マルチコア CPU アプリケーション開発を行う場合は、MPI や OpenMP などの並列プログラミング モデルを学ぶ必要があります。
徹底的な最適化には対応するアーキテクチャと組み合わせる必要があり、命令セット、パイプライン、レジスタ、キャッシュ、SIMDなどのコンピュータアーキテクチャに関する知識を学ぶ必要があります。
5:異種プログラムを開発したい場合は、CUDA、OpenCL、OpenACC などの異種プログラミング モデルを学習する必要があります。GPU、DSP、Intel MICなどの異種アクセラレーションハードウェアのアーキテクチャを学ぶことも必要です。
6: 対応する分野の専門的な背景知識とアルゴリズム、アルゴリズムに習熟していれば、ハイパフォーマンス コンピューティング アプリケーションの研究開発の分野でさらに前進することができます。
ハイ パフォーマンス コンピューティング システムの運用と保守には、より広範なコンテンツが含まれます。
通常のサーバーからクラスタ、クラウドコンピューティングなど、運用保守業界が求める敷居は低いものの、習得すべき内容はより複雑です。クラスタの運用保守管理を例に挙げると、学習すべき知識は次のとおりです。
1: Linuxシステムの基本的な運用保守管理（各種バージョンのシステムインストール、ユーザー管理、ネットワーク構成、権限制御、セキュリティ制御など）
2: クラスタのユーザー管理とディレクトリの共同管理 (LDAP の構成と使用など)。
3:ネットワークの運用と保守(共通スイッチの構成と管理を含む)。IBネットワーク、OPAネットワークの構築・利用など、高速ネットワーク共通の運用・保守管理
4: llusterやbgfsなどのファイルシステムの構成・管理など、並列ファイルシステムの運用・保守管理。
5: ジョブ スケジューリング システムの運用と保守管理には、slurmと pbs がよく使用されます。slurm の構成と管理を学ぶことをお勧めします。
6: ソフトウェアの展開とインストール、一般的なコンパイル ツール gmake/make/cmake などを学習します。
7:condaの利用など、迅速なデプロイと環境構築。docker やsingularityなどのコンテナー テクノロジー。
GPU 並列コンピューティングは主に 2 つの部分に分かれており、1 つはグラフィックス コンピューティング、もう 1 つは一般的なコンピューティングです。
グラフィックス コンピューティングは、主に映画画面のレンダリングやゲーム画面のレンダリングなどの画像処理に使用されます。このタイプの GPU は通常、グラフィックス カードと呼ばれます。この分野のアプリケーション エンジニアになるには、グラフィックス ハードウェア、グラフィックス標準、グラフィックス インタラクション テクノロジ、ラスターグラフィックス生成アルゴリズム、画像テクスチャなどの計算グラフィックスの知識を習得する必要があり、関連する使用方法を習得する必要があります。 OpenGL、Vulkan、GLSL などの一般的なグラフィックス コンピューティング API のメソッドと最適化メソッド。
汎用コンピューティングは主に、理論物理学、化学材料、金属加工、バイオインフォマティクス、航空宇宙、防衛産業、深層学習、人工知能などの基礎分野の研究を加速するために使用されます。この種の作業を行うには、関連する専門知識の背景、基本的なアルゴリズム、CUDA、Rocm、OpenCL、その他の使用方法などの一般的な GPU 開発環境が必要であり、もちろん GPU ハードウェア アーキテクチャにも精通している必要があります。
現在、グラフィックス コンピューティングと一般的なコンピューティングが大幅に統合される傾向にあり、両方に同等の注意を払うことが推奨されています。しかし、学ぶべきことはまだあります。
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