软转硬小白求问北美硬件加速相关职业发展和就业机会前景

本人cs出身，在云计算公司oncall 两年多申请到一个北美的研究型master项目并且有读phd意向
方向是fpga做大数据计算引擎加速和ai，主要做一些hls和编译层面的工作。
想转偏硬的方向是觉得软件门槛太低了大量的人涌进来，岗位的不可替代性其实是在不断下降的。想找一个有一定门槛也不卷的方向持续学习。

有几个问题问下地里:
1.fpga相关的工业界机会和gpu相比是否会更少呢? 是否有必要补一些gpu architecture和cuda编程来方便做研究和找工
2.hls和compiler方面的工作工业界是否坑不多? 据我所知主要像pytorch有做ai compiler方面的优化
3.工业界有哪些值得推荐的细分方向?我想我的研究尽可能贴近工业界

fpga搞不了ai和大数据，不会verilog只搞hls很不好就业。fpga在业界用途很少，航天军工嵌入式，微软的sdn，芯片的prototype和帕拉丁。这还不如老老实实搞软件呢，钱还多一点。

我以前也做硬件，后来转cs，最近也想转回硬件，主要是门槛比较高，竞争对手比较少……

恕我孤陋寡闻了，工业届有人用HLS？

楼主有了解了嘛，对这个方向比较感兴趣

huwe0427 发表于 2023-09-19 13:29:07
恕我孤陋寡闻了，工业届有人用HLS？

有啊，不多，但也不少

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布鲁百瑞 发表于 2023-12-26 16:10:43
楼主有了解了嘛，对这个方向比较感兴趣

有吧。一般是刚开始做硬件的公司会用HLS，因为快。有积累的传统硬件公司应该不怎么用，也不需要用。那玩意儿又不好用

gpu机会也没有多少，你看下有几家公司在做gpu就懂了。

TomásioKao 发表于 2023-09-19 09:38:44
我以前也做硬件，后来转cs，最近也想转回硬件，主要是门槛比较高，竞争对手比较少……

请问您转回硬件了吗