请教各位大佬，现代硬件架构下，“传统压缩算法 + 高性能 I/O / 外存算法”还有深入研究的前景吗（考虑读博

[maocili]

目前在考虑未来的方向（有读博的打算），想请教一下大家关于传统数据压缩算法在工业界和学术界的前景。

近几年大模型太过于热门，我也曾尝试跟进和学习过一些相关的架构。但深入接触后发现，自己能触及的也只是些表层应用，并不是做大语言模型的那块料。

近期也再探索其他方向的可能性，发现对 I/O 模型和外存算法有点兴趣，也联系了学校老师希望可以进组对 I/O 模型进行一些深入的研究。

不过，目前还对这块领域背景知识比较少，想向各位前辈请教，如果把 I/O 模型和底层存储作为读博或长期的核心研究方向，会不会因为太垂直而导致毕业后的就业面太窄？工业界对这类系统方向的 PhD 岗位需求到底如何，会不会就业门槛太高，导致找不到岗位。

[NotLongNil]

建议你问问自己的老师和师兄，或者相关行业内的专业人士吧。互联网上说话又不用负责，人均百万，人均专家，对面是人是狗都不知道

[hushao]

1. 压缩算法当前需要的是革命性的，而非传统算法，死磕这套还不如 gpt 进化一次
2. 高性能 IO 一直都太需要，且未来也会长期需要，但就业需要的是顶尖人才而非一般力工
3. 自信你在算法领域是 top1% 的那一群体，毫不犹豫去做，若不是，尽早放弃，选择当下热门领域/至少是赚钱效应明显/就业面宽的领域，不然你早晚会后悔，那不如一开始就不选择至少后悔少些
4. 有读博打算，你应该看的是你老板而非就业前景，面向老板读博才是正解，不如花心思研究下哪个老板靠谱。

[ryd994]

软硬件结合的高性能 SAN 是有需求的。

云服务器都是存算分离。储存系统用的分布式文件系统，需要满足副本数量的要求。所以就需要 RDMA 等技术。
但是，随着数据安全和隐私保护法规的变化，有些数据还需要加密传输和储存。简单的 RDMA 已经不够了，需要再增加专门的硬件来处理这些任务。

高性能压缩储存目前来说用得很少。因为没必要。如果是高性能储存，用户都花大价钱 nvmeof 了，不在乎成本。压缩始终会增加延迟 ，这就没意思了。如果是对成本敏感的冷储存，那也就不需要高性能。高性能和压缩这两个特性很少同时出现。

[maocili]

@NotLongNil 国内就业的东西他们真不一定会有了解，如果有关联性更多的学术问题我倒可以请教一下他们。


@hushao 导师看起来还挺厉害，就是这个压缩算法或者 IO 算法这个领域太小了，文章没那么好发。