首先摆出经典表情包: "我没学过,但我感觉是这样.jpg". 以下仅是我的观察得出的建议, 自己决定该怎么做,作为抛砖引玉吧.如有纰漏,欢迎各位友友补充指正. 申明下本人背景先: 搞图形学,顺便接触到GPU/并行编程而已 第一:应该上国内或国外一个并行相关的课入门,内容不要太长, 了解一下什么是GPU/并行计算. {建议是用CUDA,毕竟你炼丹的话大概率是接触到Nvidia的显卡. 后面也可以试试了解GPU的架构和型号, 来优化程序的性能} 第二: 信息收集{完成第一个再来看也不见}, 答案是嗯搜{有点夸张了}. 最直接的其实是看公司的相关岗位的要求, 跟着去学来找实习 {所以要看看哪些公司开实习, 实习才可以让你大概知道工作内容. 当然也可以去认识已经在相关行业工作的人}. {小声逼逼: 不同公司对自家GPU的定位和规划各不相同, 所以要求和岗位设置也各不相同. 这里我粗糙地讲讲我的印象,大概率不对, 欢迎指正. 目前几乎所有的国内外GPU厂商和使用者都有AI相关业务. [当然还有些厂商支持多媒体,科学计算等等其它应用的布局] => 所以GPU的软件或相关应用还是有一定数量的 然后就是GPU驱动了, 有对并行Kernel的优化, 也有对AI/图形等等API的支持和优化. 还有零星的对GPU本身的开发[这个我不懂,只是看到而已, 欢迎补充指正] } 第三: 学习的话,最好以目标|项目导向. 学习和使用 理论,开发,调试,优化的一系列知识,方法论和工具链 最后: 大概说完, 应该有些地方不对,也就作参考, 溜溜球 {建议找个行业内的人问}