在 AMX、BF16 混合精度、8 通道 DDR5、更大高速缓存、更多内核、高效的内核到内核通信和软件优化的配合下， 主流的 48 核第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器可以将代理模型的吞吐量提高近 3 倍，超过主流的 32 核第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，同时将时延严格保持在 15 毫秒以下。正因如此，包括美团、阿里云、Meta 在内的互联网头部企业都在探索利用 CPU 提升 AI 推理

而超级计算（Supercomputing）是高性能计算的一个特定领域，强调在计算能力方面的极致性能和应用于需要大规模并行计算的复杂问题。超级计算系统通常拥有巨大的规模、专门的硬件和软件架构，用于处理最具挑战性的计算任务。超级计算（Supercomputing）是高性能计算的一个子领域，指的是使用最强大、最先进的计算机系统来解决具有极高计算需求的问题。它们通常采用高度定制化的硬件架构，例如特殊的处理

这是开玩笑的说法，但实际上也是一个趋势；当人工智能中机器学习有巨大的数据和训练任务时，比如北斗三号全球卫星导航的智能图像识别，有全球如此庞大的卫星图像资料，要处理的数据量非常巨大，单靠数据挖掘和图像处理上的优化虽然能够提高遥感系统的准确性，但很难保证卫星遥感的及时性，也就是计算的时间过长，不利于卫星的及时导航和紧急情况的立刻反馈，这就需要高性能计算机对数据进行并行快速处理，来满足卫星的及时反馈要求

在开始这个问题前，先说一下前端和后端两者之间都是干什么的?通俗地讲，前端干的工作是用户可以直接看得见的，而后端开发的工作主要在服务端，用户不太能直接看到。他们的工作是相辅相成的，都是为了更好的用户体验。一般来说，前端整天跟着产品经理换需求，难度在于快速响应；而后端更多的是和机器集群打交道，需要深入了解底层网络、存储的很多细节。至于说，前端和后端程序员哪个需求量更大？很难说，首先来说Java工程师的

但是AIGC浪潮之下，HPC高性能计算,这一计算科学上的明珠却实实在在出圈了。现如今人工智能方向算法岗逐渐见顶、如何找到一条有前景且有钱景、且不被GPT替代的路子，相信是很多开发同学关注的重点。今天就和大家介绍一个人工智能方向就业的新路子——AI+HPC。

总而言之，作为一名大模型工程师，深入了解CPU和GPU的工作原理、优化技巧和性能特性，将让你在大型模型的训练和推理中更具竞争力，提高工作效率和性能。掌握CPU和GPU的知识，将使你能够设计和优化适用于特定硬件平台的算法和模型架构，实现更高效的计算和更快速的推理速度。作为大模型工程师，了解CPU和GPU的最新技术动态和趋势，能够让你及时应对新技术的挑战和机遇，保持在领域的前沿。懂得CPU和GPU的特

这是开玩笑的说法，但实际上也是一个趋势；当人工智能中机器学习有巨大的数据和训练任务时，比如北斗三号全球卫星导航的智能图像识别，有全球如此庞大的卫星图像资料，要处理的数据量非常巨大，单靠数据挖掘和图像处理上的优化虽然能够提高遥感系统的准确性，但很难保证卫星遥感的及时性，也就是计算的时间过长，不利于卫星的及时导航和紧急情况的立刻反馈，这就需要高性能计算机对数据进行并行快速处理，来满足卫星的及时反馈要求

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2021年中国信息通信研究院发表的《中国算力发展指数白皮书》显示，通过国家投入产出表模型计算，2020年以计算机为代表的算力产业规模达2万亿元，直接带动经济总产出1.7万亿元，间接带动经济总产出6.3万亿元，即在算力中每投入1元，平均将带动3—4元经济产出。相关机构预测，到2035年5G、互联网、人工智能将为全球经济带来40万亿美元增长，算力正是其背后重要的资源依托和基础设施。

随着我国数字经济的快速发展，人工智能、大数据等信息技术的持续突破，高性能计算的应用场景及需求越来越多。猿代码科技，现向国家大力输送先进计算行业的人才，助力国家智能科技产业的升级发展。随着我国“新基建”部署的持续推进，越来越多的高校科研实验室、企业和研究所将面临更旺盛的高性能计算服务的需求。超级计算作为国家科技发展的重要制高点之一不仅是国家的科技实力的体现，更是国家高精尖技术发展的重要保障。超级计算