Parallel and High Performance Programming with Python: Unlock Parallel and Concurrent Programming in Python using Multithreading, CUDA, Pytorch, and Dask
Эта книга представляет собой практическое руководство по параллельному и высокопроизводительному программированию на Python. Автор подробно рассматривает различные техники и библиотеки, позволяющие эффективно использовать современные вычислительные архитектуры, включая многоядерные процессоры, графические ускорители (GPU) и распределённые системы.
Книга начинается с фундаментальных концепций параллельного программирования, объяснения работы операционной системы с процессами и потоками, а также особенностей Python в этой области, включая Global Interpreter Lock (GIL). Далее последовательно рассматриваются модули стандартной библиотеки Python для работы с потоками (threading) и процессами (multiprocessing).
Особое внимание уделяется современным инструментам для высокопроизводительных вычислений: CUDA для программирования GPU, PyTorch для машинного обучения с поддержкой GPU, и Dask для распределённых вычислений. Книга содержит множество практических примеров кода, демонстрирующих применение этих технологий для решения реальных задач.
Издание подходит как для разработчиков, желающих освоить параллельное программирование на Python, так и для специалистов по анализу данных и машинному обучению, которым необходимо ускорять вычисления. Книга сочетает теоретические основы с практическими рекомендациями по выбору и использованию подходящих инструментов для разных сценариев.
