非机器学习方向的 CS PhD 有必要读么？
我觉得吧，做系统方向的研究最大的问题是要和工业界的一帮专业工程师比工程实现能力。以我被拒稿多次的经验来看，这一行的审稿人并不十分看重算法的理论优越性，而是比较重视实际的性能。这就导致很多研究到最后变成了在代码层面压榨性能，结果就是很多时候一些新论文新算法性能卓越的原因主要不是算法本身而是算法实现。比如论文里说的多么多么优秀，结果代码开源之后一看主要性能提升还是源于OpenMP并行化或者SIMD硬件加速。 所以读系统的PHD真的是越来越有大组通吃的趋势。大组的人员多、有经验的开发者也多，所以工程实现能力上就有很大优势，甚至名校大组做系统的很多人都是有业界工作经验的；小的实验室则可能需要一个人做出一个完整的系统，尤其是对没有工业界经验的博士生，可以说是难度不小。而且就算实现出来，很多工程细节、硬件性能的榨取等也很难做到和state of the art的系统平齐的水平。所以个人感觉系统方向的研究多数情况下平台的作用大于个人实力。如果能去名校大组就去读，去不了的话就慎重，这种情况下可以考虑先去工业界做几年系统开发再去读PHD。