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https://www.zhihu.com/question/436008648/answer/1683251210
95%的算法岗都不需要。
真实的故事：我同事，再来英伟达前申请的G社，二轮电话面试被刷。原因是不能熟练的撸一个b树被刷。该同事的背景是当时德国某校Assistant Professor，出版两本CUDA和并行编程书，可以熟练撸PTX。当时人家还跟G社争吵说可以提供性能相当的二叉树CUDA实现，被拒绝并说不需要。
我只能说，前世界上95%的算法和码农岗位都不需要你能够GPU编程，刷好题比这些都重要。
当然了，前一阵G社回来反挖失败那就是另一回事了。
评论圈有人说既然选了G社，就应该知道需要刷题，这属于准备不善。确实，我同事后来也是这么说的，当时根本就没有准备刷题，因为本身也没准备去做码农，抱着试试看的心理去了。
至于这类数据结构和算法轮子，大家千万不要认为用不到刷的题属于无用功。其实即便是用pytorch写炼丹算法还是要注意这些的。比如什么情况会造成新分配内存啊，何时内存会被copy啊，等等。轮子的基础越深，最后的车的舒适度，性能也越好，这是肯定的。
https://www.zhihu.com/question/436008648/answer/1746022828
默认cv岗哈！
比如，现在要优化模型推理性能，剪枝，蒸馏，量化一大通操作下来，模型纯推理时间由30ms降到15ms，性能翻倍，感觉不错，但是一看数据预处理，耗时10ms，模型后处理耗时15ms，算下来处理数据花的时间比我模型推理花的时间还要长。这时候，cuda大神就可以上场了，我们把预处理和后处理搬到cuda上，一测，预处理，后处理共5ms就搞定了。这时候，报告一写，模型推理时间55ms降低到20ms，领导看后一顿夸，心里美滋滋，升职加薪不是梦。
再比如，最近模型指标一直上不去，看着三年前的老模型，一脸嫌弃，感觉是时候拥抱新模型了。然后各种顶会，博客看下来，找到了个三个月前刚发表的新论文，华丽的辞藻，sota的指标让你按捺不住，想赶快把它用在自己的工程中，结果github上没找到开源代码。这时候，cuda大神又可以上场了，熬几个通宵，把论文中跳动的字符转换成cuda实现的美丽算子，然后模型一训，数据一测，指标提了3个点，老板看后又一顿夸，心里又美滋滋，升职加薪又不是梦。
cuda的作用很多，水也很深，一般做cv方向手撸cuda的机会还真不多，但是真的用上的时候，大概率是用来解决重大问题的时候。多了解了解，用的6确实可以算是自己很大的加分项。
https://www.zhihu.com/question/436008648/answer/1649590705
先放结论：基本上不需要，但是是很好的加分项！
https://www.zhihu.com/question/436008648/answer/1707546242
看业务方向，比如我主要负责模型开发和模型部署，前者主要是python后者是C++和cuda。
我们组也有只写python训练模型研究模型改进模型搭建服务的，加速任务交给其他人或者我来搞。
如果只是模型开发的话，我们一般都是使用框架，例如pytorch。大概率不需要自己写cuda，只要能够看懂一些cuda代码并且能够以正确姿势白嫖其他人造好的cuda轮子即可。因为大部分的op都有cuda版本，例如dcn，你训练模型可以直接白嫖用。
但是如果涉及到了部署和模型加速或者模型要上服务器，只要你的模型需要快速运行在GPU上。就需要自己写一些加速的cuda代码，前处理或者后处理或者模型中某个op，也是类似dcn这样的自定义op。例如TensorRT或者triton-server，需要自己写一些自定义插件，用cuda和c++写，目的就是为了加速。
就算业务上没有使用cuda的地方，也可以学学cuda并行语言的思想。并行思想和普通的串行差距还是蛮大，有一定的代沟，需要时间过渡。
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编辑 /Garvey
审核 / 范瑞强
复核 / 范瑞强
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