Параллельное программирование на Python

Работа с большими данными и сложными моделями требует высокой производительности. Эта книга научит вас использовать возможности Python для параллельных и высокопроизводительных вычислений. Вы узнаете, как проектировать и реализовывать параллельные алгоритмы, эффективно использовать потоки, процессы и асинхронность, а также применять GPU для ускорения вычислений. Практические примеры из аналитики данных и машинного обучения помогут вам сразу применить знания на практике. Книга будет полезна инженерам данных, ML-специалистам и всем, кто работает с ресурсоемкими задачами.

Книга последовательно знакомит с методами параллельного программирования на Python – от базовых концепций до современных инструментов для распределенных и ускоренных вычислений. Практические примеры демонстрируют применение параллельных подходов в аналитике данных, машинном обучении и научном моделировании. Рассмотрены современные тенденции развития параллельных вычислений и их влияние на экосистему Python. Вы узнаете, какие ограничения и компромиссы сопровождают различные модели параллелизма, и научитесь выбирать архитектурные решения в зависимости от характера нагрузки.

Издание будет полезно как практикующим инженерам, так и студентам технических специальностей, изучающим параллельное и распределённое программирование. Желательны базовые навыки программирования на Python и понимание принципов работы операционных систем.