僅剩 1 位 73 歲開發者苦撐，這個能求解超複雜物理方程式的計算程式快要沒人維護了

我理解你，三大隔離系，同樣係咁

之前有提出過類似嘅野，光速被ban，明明可以幫到每年畢業即失業嘅某個%人

零incentive去改善ug student嘅education

有啲tenure prof唔肯學新野，某啲field已經脫左節十幾年，偏偏curriculum係佢哋拍板決定

不過好好奇mainland人入關之後，會有咩outcome

我哋果邊以前政府批咗funding，大雜燴research group，感覺上HK local professors被邊緣化

你睇下我個thread like dislike 比例，就知道想改佢哋套curriculum 有幾難

linear algebra 有特製arithmetic unit做hardware acceleration，更加唔好講cuda opencl呢d gpgpu架構

繼續教佢哋嘅fortran 話legacy 原因好多前人寫起嘅code

我用套opengl加gpu做3d flow rendering 可以做幾十萬到百萬粒particle tracking,舊code單thread 解成個月先sim到

不過由得佢哋啦，佢哋都係鐘意撚formula 多d

我就係bioinfo人，呢行都係人工低，所以我都轉左去寫code，人工高一截
下下合約位，做咩要咁好心機開發新工具
做IT有長約唔使驚冇得撈先啦

curriculum 廢我諗9成學科都係

根本現代無咩學科係唔需要電腦運算
fine art 都要
香港人成日講stem
但仲停留喺寫code 就搵it9 嘅諗法

亦都證明啲人唔知真正it9 係做乜

識Bioinfo係好著數㗎！
而家Pathology多咗好多molecular bio嘅application，你可以試吓搵吓醫管局嘅SO位，月薪接近$60k㗎！
Science嘅話，讀Bio好過讀Phys啦！搵錢易好多！

仲返香港？
我係歐洲簽左長約，慢慢做等入籍
我有收過醫院offer，都唔及係industry做IT咁好搵

有呢個能力移民去邊都得

如果無家庭因素根本無仲會留係中國香港

哇，做呢啲真係要parallel programming

不過，師兄點睇sparse matrix同fp8，我見4090重未support，可能要多啲時間

雖然我知你呢啲大project應該要fp64

哦！難得移咗民就唔好返來喇！
其實我都等緊移民嘅機會。

https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-matrix-multiplication-with-block-sparse-format-and-nvidia-tensor-cores/

cusparse應該一早support 4090, 20系開始已經有tensorcore support

如果你要去到FP8 要有hopper architecture先得, 4090係Ada Lovelace, 但係單核時脈高過ampere core好多, 你夠vram就照去馬用FP16啦, 唔夠vram即係4090唔夠你用要上A6000/H100

同埋係咪行FP64唔係睇你個project有幾大,而係你個精度要求係唔係個type range內, 我平時pascal到a100級都有用, 要睇cluster allocate到咩resource去計數, 為左通用性都係行FP32, 因為你deploy既workstation好大機會都係geforce卡, 你training上到FP64最後又trim返落FP32係浪費computation resource

幫個同事做光學simulation, 因為精度要求可以用int16加速去計, 再係post processing cast返去int先計最終output, 成套code都係多幾行要改

你加大左個precision連pcie bandwidth同ram要求都大左好多, data 上落cluster transfer time都係成本, 追精度呢d野留返俾n記工程師做, 做experimental science好少實際用到16bit以上既需求, 去到百萬級細胞追蹤先唔夠integer個sparse table 某d column要上32bit

不過一般 commercial application IT 狗
都唔會知你講咩
但袋唔少人工

咁呢樣講真又只係跟紅頂白
it 行頭好闊
廿幾卅年嚟都係有人搵好多有人賤過泥
只係依家風潮興話it 好搵就跟住話好搵

但班友係做乜其實無乜人去了解
更加無作為用家嘅學習態度

就算商業用家
專業做marketing qf 班友一早都要求識設計db 寫曲
我公司做qf 班數人全部要自己寫model library
仲要compliant 返it standard
做design 班友都係自己寫ui framework
睇big data 啲data scientist 唔係香港人諗咁係it 人
佢地都係biz domain 入面嘅人多

多謝師兄賜教，我要研究下先

而家用手計嘅人真係買少見少。我識一個可以齋用黑板搞點曬所有分析。

就算computer science ug都唔知有冇能力自己寫到個physic particle simulator，你而家叫個非cs ug去做呢件事 而家係咪要全民double major雙修埋cs先得

要取捨lor，想啲野行得快你就好難完全照oop果套去做

寫code的定律就係，你想電腦內部幫你做愈多野，佢就愈慢，比較c++ 同python就知
早到用返Fortran一定快過現代lang

唔係咁既意思 你用c++同python比咁python一定係會慢過c++，因為python係scripting language，係run既時候先每句statement譯做machine code去行，而c++ program係預先已經譯晒做machine code去行，最後都係睇隻language個編譯器譯做machine code時可以有幾optimize

我意思係，oop有好多create object、function call呢啲位，但去到想要極短時間計極多野，一個memory allocation、一個function call，甚至一個variable assignment、comparison 都係會拖慢計算。有好多coding optimization既手段係會用好多inline function，甚至有所謂既暴力拆loop，純粹為左減少variable assignment、減少code跳轉

點睇rust 可以做到 c咁快

因為rust都係compiled language?

要開返科 phyinfomatics
要建立成個 industry 出嚟
識粒子物理嘅 code 狗罕見程度太高

重點係冇教席又冇收入

其實Chem都有informatics，但係Physics又好似唔覺有。

主因係 phy 本身就有包到 coding
但又唔專
二來係 phy 賺唔到多錢
好多 phy 人 grad 完都唔留喺 phy field 做嘢

chem bio 先係賺錢科
現代 physics 太 theoretical / non applicable
賺到錢嗰啲又拆晒出嚟

其實comp Chem 同bioinfo 賺錢只係對比pure sci，拎住個名校phd + 5年exp，都好難叫到80k eur
CS phd易拎到呢個數好多

我識的phy phd，都係好努力私下操Coding，為咗畢業轉IT