Как можно ускорить Python сегодняPython не перестаёт удивлять многих своей гибкостью и эффективностью.
Этот инструмент способен обеспечивать хорошее быстродействие, поскольку имеет в арсенале ключевые оптимизированные библиотеки, а также возможность динамической компиляции основного кода, который предварительно не компилировался. Однако скорость Python значительно падает, когда дело доходит до обработки крупных датасетов или более сложных алгоритмов. В текущей статье разбераается:
— Почему столь важно думать о «будущем разнородных вычислений».
— Две ключевых сложности, которые необходимо преодолеть в открытом решении.
— Параллельное выполнение задач для более эффективного задействования CPU.
— Использование ускорителя для дополнительного повышения быстродействия.
