⚡️ Параллельное программирование на Python. Код на Python для ПК и кластеров с использованием CUDA, PyTorch и Dask

Заставляем Python работать на полную мощность: параллелизм от основ до распределённых вычислений.

Материал последовательно разбирает параллельное программирование на Python — от фундаментальных принципов до современных способов распределять и ускорять вычисления.

Внутри:
🟢основы параллельного и конкурентного выполнения;
🟢разные модели параллелизма и особенности их применения в Python;
🟢многопроцессные и распределённые вычисления;
🟢ускорение ресурсоёмких задач;
🟢реальные примеры из Data Science, Machine Learning и научных расчётов;
🟢ограничения, накладные расходы и компромиссы разных подходов;
🟢выбор архитектуры под CPU-bound и другие типы нагрузки;
🟢современные тенденции параллельных вычислений и их влияние на экосистему Python.

Акцент не только на том, как распараллелить код, но и на куда более важном вопросе — когда это действительно даст ускорение, а когда сделает систему только сложнее и медленнее.

#books