高性能計算和機器學習的就業前景非常好，尤其是在人工智能、數據科學、雲計算等領域。，需求量很大，也有高薪。可以在大學期間參加相關競賽，自學相關知識，積累實踐經驗，然後尋找實習機會，提高實踐能力。
就業前可以展示自己的項目經驗和技能，提高自己的競爭力，然後就可以找到待遇更好的工作。如果想繼續深造，可以考慮讀研，或者參加相關的證書培訓和課程，提高自己的技能。但是要記得理性看待就業前景和要求，不要盲目追求。我們建議多了解市場行情，結合自己的興趣、能力和職業規劃，做出明智的決策。
只要是計算密集型軟件，HPC工程師都是必須的。最近熱門的行業和技術領域，包括深度學習、計算機視覺、自然語言處理、自動駕駛、AI for Science、元宇宙、AR、VR，也包括傳統的HPC領域，如氣象、金融、軍事等仿真計算。
這些行業和領域的需求非常大，而且符合中國經濟發展的大趨勢，未來需求還會進壹步增加。為了給上述領域提供計算能力，近年來出現了很多芯片公司，開發了很多新的架構或微架構。新的芯片需要搭建配套軟件，完善軟件生態，這個過程也需要大量HPC工程師的參與。隨機來看，中國在芯片領域的投入在增加，芯片公司對HPC工程師的需求也會增加。
高性能計算的原理:
在實際應用中，有些負載(比如DNA測序)對於任何壹臺計算機來說都太大了。在這方面，HPC或超級計算環境可以使多個節點(計算機)以集群(互聯組)的形式協同工作，在短時間內進行海量計算，從容應對這些巨大且極其復雜的負載挑戰。此外，HPC通過支持雲中集群的自動創建和刪除，可以有效降低負載成本。
HPC支持多種類型的負載，其中兩種常見的負載是並行負載和緊耦合負載。指的是壹個計算問題被細分成幾個小的、簡單的、獨立的任務，這些任務可以同時運行，通常彼此之間很少交流。例如，企業可以向節點群集中的每個處理器核心提交6543.8億條信用卡記錄。