Come costruisco il mio piano di studio?

È una domanda importante, perché il piano di studi non è solo un elenco di esami.

È il modo in cui costruisci progressivamente il tuo profilo: quali competenze vuoi rafforzare, quali aree vuoi esplorare, quanto vuoi orientarti verso l’informatica, verso i metodi numerici, verso le applicazioni scientifiche e industriali, o verso tecnologie emergenti come il quantum computing.

HPC Engineering ha una struttura abbastanza precisa, ma lascia anche margini significativi di personalizzazione. Capire la logica del piano aiuta a fare scelte più consapevoli.

Il primo anno ha soprattutto la funzione di costruire una base comune.

Gli insegnamenti obbligatori sono quelli che definiscono l’identità principale del percorso e servono a costruire le competenze centrali che un laureato in questo ambito deve possedere: capire come funzionano i sistemi di calcolo avanzato, saper programmare e progettare software efficiente, conoscere il calcolo parallelo, comprendere il rapporto tra architettura hardware e prestazioni, utilizzare metodi numerici per risolvere problemi complessi, lavorare con dati e modelli computazionali su larga scala, sapendo sfruttare anche tecnologie emergenti come il quantum computing.

Sono quindi gli insegnamenti che danno coerenza al percorso e che creano il linguaggio comune tra studenti con background diversi.

Il secondo anno lascia più spazio alla personalizzazione.

Ci sono alcuni insegnamenti comuni, come Artificial Neural Networks and Deep Learning e Systems and Methods for Big and Unstructured Data, ma una parte consistente del percorso è costruita attraverso gli insegnamenti a scelta e il progetto di tesi.

Questo significa che il piano non è pensato per formare un unico profilo standard.

Al contrario, permette di costruire traiettorie diverse dentro una cornice comune: più orientate al software, alle architetture, ai dati, alla modellistica numerica, alle applicazioni scientifiche, all’AI, al quantum computing o alla ricerca interdisciplinare.

Come scelgo gli esami?

Gli esami a scelta sono la parte del piano in cui puoi orientare maggiormente il tuo profilo.

Nel piano degli studi sono distribuiti in tre gruppi principali:

• insegnamenti di area informatica (detti “caratterizzanti”), che rafforzano la componente più propriamente informatica;
• insegnamenti cosiddetti “affini”, che completano la formazione con competenze matematiche, statistiche, elettroniche, fisiche e altre aree vicine;
• applicazioni HPC, che permettono di vedere come le competenze di calcolo ad alte prestazioni vengono utilizzate in contesti specifici, come biomeccanica, fluidodinamica, aerospace, materiali, energia, finanza, process engineering e non solo.

Questa distinzione è utile perché ti aiuta a capire non solo “quale esame mi interessa”, ma anche “che tipo di profilo sto costruendo”.

Che cosa sono gli insegnamenti caratterizzanti?

Nel piano di studi, il termine “caratterizzanti” ha un significato tecnico in riferimento alla classe di laurea magistrale in cui si inquadra il nostro corso di studi. Indica insegnamenti riconducibili al settore scientifico-disciplinare IINF-05/A (ex ING-INF/05) per i Sistemi di Elaborazione delle Informazioni all’interno dell’ingegneria informatica.

Nel caso di HPC Engineering, questa area è centrale perché permette di sviluppare competenze su più livelli: dalla progettazione del software alla gestione dei sistemi, dall’analisi delle prestazioni all’uso efficiente delle infrastrutture di calcolo, fino ai metodi e agli strumenti per AI e data-intensive computing.

Il punto importante è che questi insegnamenti non vanno letti come corsi separati tra loro, ma come parti di una stessa area formativa. L’HPC richiede infatti di saper collegare software, sistemi, architetture e algoritmi. Scrivere codice efficiente significa anche capire come quel codice viene eseguito, come usa la memoria, come comunica tra processori o nodi, come scala su architetture parallele e come può essere ottimizzato rispetto all’infrastruttura disponibile.

Che cosa sono gli insegnamenti affini?

Gli insegnamenti affini completano il percorso con competenze vicine e complementari rispetto all’area informatica caratterizzante.

Nel piano di HPC Engineering possono includere insegnamenti di area matematica, statistica, fisica, elettronica, reti e telecomunicazioni, quantum technologies.

Non sono “secondari”: servono a dare profondità al profilo e a collegare l’HPC con discipline che ne utilizzano e ne abilitano le tecnologie.

Per esempio, se ti interessa il rapporto tra HPC e AI, puoi orientarti verso corsi di statistica computazionale, machine learning numerico o metodi probabilistici. Se ti interessa il quantum computing puoi rafforzare la parte fisica, elettronica o informazionale delle tecnologie quantum. Se invece il tuo interesse è per la parte di modellistica puoi scegliere insegnamenti più vicini al calcolo scientifico.

Gli affini aiutano quindi a rispondere a una domanda molto personale: quale profondità voglio dare al mio percorso?

Devo prendere subito una decisione?

Non necessariamente.

Una delle caratteristiche del percorso è che il primo anno ti espone a diverse dimensioni fondamentali dell’HPC: metodi numerici e calcolo scientifico, parallel computing e architetture avanzate, software, infrastrutture, quantum, statistica applicata.

È normale che all’inizio alcuni studenti non abbiano ancora una direzione definita. Anzi, spesso è proprio durante il primo anno che si capisce meglio dove collocarsi.

C’è chi scopre un interesse forte per le architetture parallele e gli acceleratori hardware. C’è chi si orienta verso software engineering e ottimizzazione del codice. C’è chi trova più naturale lavorare su dati, machine learning e modelli su larga scala. C’è poi chi si avvicina alla simulazione scientifica o alle applicazioni industriali. E c’è chi usa il percorso per costruire una traiettoria verso la ricerca.

L’importante è non vivere le scelte come una somma casuale di esami. Anche quando si esplorano aree diverse e si costruisce un profilo più trasversale, è utile chiedersi quale filo conduttore le tiene insieme.

Perché c’è tanta matematica?

Questa è una domanda molto frequente, soprattutto da parte di studenti che si aspettano una laurea magistrale quasi esclusivamente informatica.

La risposta breve è: nell’HPC non basta avere potenza di calcolo. Bisogna anche sapere cosa si sta calcolando, con quali metodi, con quali approssimazioni, con quale stabilità e con quale costo computazionale.

Molti problemi affrontati con il calcolo ad alte prestazioni nascono da modelli matematici complessi. Per risolverli non basta scrivere codice efficiente. Serve capire in che modo trasformare un problema matematico in un problema computabile.

In questo passaggio diventa centrale anche il trade-off tra accuratezza della soluzione, velocità di esecuzione, efficienza e costo computazionale. Una soluzione più accurata può richiedere tempi di calcolo maggiori, più memoria, più energia e quindi un impatto economico e ambientale più elevato. Al contrario, una soluzione più rapida o meno costosa può essere accettabile solo se il livello di approssimazione resta coerente con l’obiettivo scientifico o applicativo del problema.

I metodi della matematica numerica sono centrali in tutto questo perché determinano come una soluzione teorica, spesso impossibile da ottenere in forma esatta, viene approssimata in modo affidabile da un calcolatore. Definiscono come discretizzare un fenomeno continuo, come controllare l’errore, come garantire stabilità e convergenza, e come scegliere algoritmi che siano compatibili con le risorse disponibili.

In HPC, quindi, la qualità di una soluzione non si misura solo dalla sua precisione matematica, ma anche dalla capacità di raggiungere un equilibrio consapevole tra affidabilità del risultato, uso efficiente delle risorse, sostenibilità energetica e costi di elaborazione.

Gli insegnamenti di Numerical Linear Algebra, Numerical Methods for PDEs e Advanced Methods for Scientific Computing sono fondamentali per questo motivo. Aiutano a comprendere strumenti e metodi per risolvere sistemi di equazioni, problemi differenziali, modelli scientifici e problemi computazionali che emergono in molte applicazioni reali.

In altre parole, la matematica numerica riguarda il modo in cui problemi complessi vengono formulati e risolti al calcolatore ed è uno dei punti in cui si vede chiaramente che HPC non è solo “usare computer potenti”. È progettare soluzioni computazionali corrette, efficienti e scalabili.

Questa area è particolarmente utile anche per chi si orienta verso AI e data science, perché molti metodi moderni si basano su ottimizzazione numerica, algebra lineare, calcolo matriciale e gestione efficiente di grandi strutture di dati.

Per uno studente di HPC, il punto non è diventare necessariamente un matematico numerico puro. Il punto è acquisire abbastanza profondità per capire i metodi che stanno dietro agli strumenti computazionali avanzati, e per usarli in modo consapevole.

Che ruolo ha la componente informatica?

La componente informatica è uno degli assi portanti del corso.

In HPC Engineering l’informatica non è vista solo come programmazione, ma come insieme di livelli collegati.

Questa è una differenza importante.

Nel calcolo ad alte prestazioni, le prestazioni di un’applicazione non dipendono solo dal codice, né solo dalla macchina. Dipendono dal rapporto tra software e hardware: da come un algoritmo utilizza la memoria, da come il lavoro viene distribuito tra processori o nodi, da come si riducono comunicazioni e colli di bottiglia, da come si sfruttano architetture parallele, acceleratori e infrastrutture complesse.

Per questo nel piano ci sono insegnamenti che coprono più livelli: Parallel Computing, Advanced Computer Architectures, Software Engineering for HPC, Computing Infrastructures, Quantum Computing, ma anche corsi a scelta su distributed systems, performance evaluation, code transformation and optimization, computer security, machine learning e deep learning.

L’obiettivo è formare studenti che non si limitino a “usare” strumenti HPC, ma che capiscano come progettarli, valutarli, migliorarli e adattarli ai problemi reali che devono risolvere.

Perché hardware e software sono così collegati?

Nell’HPC questa separazione è molto meno netta di quanto possa sembrare.

Se in altri ambiti informatici è magari possibile sviluppare software senza preoccuparsi troppo dell’architettura sottostante, nell’HPC, invece, questa consapevolezza diventa centrale.

Un algoritmo può funzionare correttamente, ma essere inefficiente se non è adatto all’architettura su cui viene eseguito. Allo stesso modo, una macchina molto potente può essere sfruttata male se il software non è progettato per il parallelismo, la gerarchia di memoria, la comunicazione tra nodi o l’uso di acceleratori.

Per questo il percorso insiste sul rapporto tra hardware e software.

Parallel Computing introduce i principi per distribuire il calcolo e sfruttare il parallelismo. Advanced Computer Architectures permette di approfondire come sono costruiti i sistemi di calcolo avanzati e quali scelte architetturali influenzano le prestazioni. Software Engineering for HPC lavora sul modo in cui il software deve essere progettato per sistemi complessi e ad alte prestazioni.

Questi insegnamenti sono collegati tra loro.

Presi insieme, aiutano a sviluppare una competenza molto importante: capire il comportamento di un’applicazione non solo dal punto di vista del codice, ma anche dal punto di vista della macchina su cui gira.

Perché è così centrale il calcolo parallelo in HPC?

Il calcolo parallelo è uno dei concetti fondamentali dell’HPC, perché molti problemi scientifici, industriali e tecnologici non possono essere risolti in modo efficiente da un singolo processore o da una singola macchina.

Per affrontare questi problemi è necessario dividere il lavoro, distribuirlo, sincronizzarlo e gestire comunicazioni, memoria, dati e dipendenze. Studiare parallel computing significa quindi imparare a ragionare in modo diverso rispetto alla programmazione sequenziale: non si tratta solo di rendere un programma “più veloce”, ma di capire come un problema possa essere scomposto, eseguito e ricostruito su sistemi complessi.

Le architetture parallele sono l’altro lato della stessa questione. Per scrivere software efficiente, bisogna conoscere le caratteristiche dei sistemi su cui quel software viene eseguito: CPU multicore, GPU, acceleratori, cluster, sistemi distribuiti, memoria condivisa e distribuita, reti di interconnessione.

Detto questo, il calcolo parallelo non esaurisce l’intero campo dell’HPC. L’HPC comprende anche altri sistemi, modelli e paradigmi di calcolo: architetture eterogenee, acceleratori specializzati, sistemi cloud e edge ad alte prestazioni, calcolo scientifico basato su AI, e paradigmi differenti come il quantum computing.

Posso orientare il mio percorso verso AI e Big Data?

Il piano permette di costruire una traiettoria molto solida verso AI, machine learning e data-intensive computing.

Nel percorso comune sono presenti insegnamenti come Artificial Neural Networks and Deep Learning e Systems and Methods for Big and Unstructured Data.

A questi si possono affiancare corsi a scelta come ad esempio Machine Learning, Advanced Deep Learning, Streaming Data Analytics, Computational Statistics, Bayesian Statistics, Numerical Analysis for Machine Learning o altri insegnamenti coerenti con il proprio piano.

La specificità di HPC Engineering, però, non è semplicemente “studiare AI”. È studiare AI e dati dal punto di vista della scalabilità, delle infrastrutture, delle prestazioni e del rapporto con il calcolo avanzato.

Il rapporto tra HPC e AI è sempre più stretto. Da un lato, l’HPC rende possibile addestrare modelli complessi, gestire grandi quantità di dati ed eseguire algoritmi su larga scala. Dall’altro, l’AI contribuisce a rendere il calcolo avanzato più efficiente, ad esempio supportando l’ottimizzazione delle simulazioni, l’analisi dei risultati, la gestione delle risorse e lo sviluppo di modelli data-driven.

Questo può essere particolarmente interessante per chi vuole lavorare su modelli complessi, grandi dataset, deep learning su larga scala, data pipelines, simulazioni data-driven o applicazioni scientifiche dell’intelligenza artificiale.

E se mi interessano applicazioni in altri settori?

Le applicazioni sono una parte importante del percorso perché mostrano come le competenze HPC entrano nei problemi reali. E in questo cogliamo anche l’approccio più ingegneristico del corso di studi.

In linea generale, l’HPC può trovare spazio in tutti gli ambiti applicativi in cui ci sia una complessità computazionale da gestire: modelli molto grandi, simulazioni complesse, grandi quantità di dati, processi da ottimizzare o fenomeni che richiedono tempi di calcolo elevati.

Nel gruppo applicazioni si possono trovare insegnamenti legati a biomeccanica, fluidodinamica, aerospace, materiali, process engineering, energia, finanza… Questi corsi sono utili per chi vuole vedere l’HPC in azione dentro contesti disciplinari specifici. Permettono di capire come modelli numerici, software, dati e infrastrutture di calcolo vengano utilizzati per affrontare problemi scientifici e industriali concreti.

Non significa necessariamente specializzarsi una volta per tutte in un settore applicativo.

Può anche essere un modo per imparare a lavorare in contesti multidisciplinari, dove il ruolo dell’ingegnere HPC è spesso quello di collegare competenze diverse: dominio applicativo, modello matematico, algoritmo, implementazione software e infrastruttura di calcolo.

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Se stai valutando HPC Engineering e vuoi un confronto sul tuo caso specifico, puoi scrivermi direttamente: federico.schiepatti@polimi.it