在美国，HPC通常不是一个独立的本科或研究生学位名称，而是一个高度专业化的方向、研究领域或辅修/证书项目，通常嵌套在以下几个传统学科之下：
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计算机科学
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计算机工程
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电气工程
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计算科学（一个跨学科领域）
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应用数学
1. 核心学习与研究领域
攻读HPC方向的学生，会聚焦于以下核心领域：
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并行计算： 基础中的基础。学习如何将一个大问题分解成多个小部分，并同时在多个处理器上解决。包括共享内存并行和多核编程，以及分布式内存并行和集群计算。
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高性能体系结构： 深入研究现代计算硬件的设计，包括多核CPU、众核GPU、高速互连网络、存储层次结构等。
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大规模科学计算： 学习如何为物理模拟、天气预报、药物研发等科学问题设计和实现高效的数值算法。
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编程模型与语言：
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MPI： 用于分布式内存系统通信的标准。
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OpenMP： 用于共享内存系统（多核CPU）的并行编程。
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CUDA/OpenCL/SYCL： 用于GPU加速计算的编程模型。
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C++ 和 Fortran： 在科学计算和高性能计算领域仍然是主力语言。
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性能分析与优化： 学习使用各种工具来诊断和解决性能瓶颈，让代码在超级计算机上跑得更快。
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大数据与AI的融合： 现代HPC与人工智能、机器学习、大数据分析的结合越来越紧密，研究如何利用超级计算机训练巨大的模型或处理海量数据。
2. 知名院校与项目推荐
美国在HPC教育和研究方面处于较高地位，许多大学都拥有知名的超级计算中心。
知名梯队（公认的强者）：
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田纳西大学诺克斯维尔分校 / 橡树岭国家实验室：
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伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校：
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加州大学伯克利分校：
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斯坦福大学：
其他知名院校选择：
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麻省理工学院： 在计算机科学和工程领域知名且全面，其研究覆盖HPC的各个方面。
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德克萨斯大学奥斯汀分校： 德克萨斯高级计算中心是其强大后盾，拥有“Frontera”等知名超级计算机。
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加州大学圣地亚哥分校： 圣地亚哥超级计算机中心坐落于此，在数据密集型计算和科学应用方面很强。
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普渡大学： 拥有强大的计算中心和社区，在工程和科学计算应用方面非常出色。
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科罗拉多大学博尔德分校： 与NCAR有紧密合作，专注于大气和空间物理等领域的计算。
3. 学位与职业路径
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学位路径：
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本科： 通常选择计算机科学或计算机工程专业，并尽可能多地选修并行计算、计算机体系结构等课程，参与相关研究项目。
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硕士： 大多数HPC专业人士拥有硕士学位。可以选择上述大学的CS或CE项目，并选择HPC方向。许多学校提供专业硕士项目，更侧重于就业技能。
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博士： 致力于进行前沿的HPC研究，例如开发新的并行算法、设计新的硬件架构或编程模型。
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职业出路：
4. 申请与准备建议
如果你对这个领域感兴趣，建议从以下方面准备：
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扎实的数学和计算机基础： 线性代数、微积分、概率统计、数据结构和算法、操作系统是必备知识。
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强大的编程能力： 精通C++或C，熟悉Python（常用于科学计算和AI），并开始学习Linux环境下的开发。
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尽早接触并行计算： 可以通过在线课程学习OpenMP和MPI的基础知识。
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研究经历： 积极参与本科研究助理工作，最好是和HPC相关的项目，这在你申请知名研究生项目时是极大的加分项。
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关注特定项目： 在申请时，不要只看大学排名，更要关注具体教授的研究方向、大学是否拥有强大的计算中心、以及与国家实验室的合作关系。
总结来说，美国的高性能计算专业是一个高精尖、跨学科且就业前景广阔的领域。它要求从业者具备深厚的理论基础和强大的工程实践能力，是挑战计算极限、推动科学和技术进步的核心力量。
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