Аннотация
Пишите быстрые, мощные, энергоэффективные программы, легко масштабируемые под обработку огромных объемов данных. Параллельное программирование позволяет распределять задачи обработки данных между несколькими процессорами, существенно повышая производительность. В книге рассказывается, как с минимальными трудозатратами повысить эффективность ваших программ.
Вы научитесь оценивать аппаратные архитектуры и работать со стандартными инструментами отрасли, такими как OpenMP и MPI, освоите структуры данных и алгоритмы, подходящие для высокопроизводительных вычислений, узнаете, как экономить энергию на наладонных устройствах, и даже запустите масштабную симуляцию цунами на батарее из GPU-процессоров.
Издание предназначено для опытных программистов, владеющих высокопроизводительным вычислительным языком, таким как C, C++ или Fortran.

![This practical guide provides nearly 200 self-contained recipes to help you solve machine learning challenges you may encounter in your daily work. If you’re comfortable with Python and its libraries, including pandas and scikit-learn, you’ll be able to address specific problems such as loading... Machine Learning with Python Cookbook [Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning]](https://www.rulit.me/data/programs/images/machine-learning-with-python-cookbook-practical-solutions-fr_554389.jpg)



Комментарии к книге "Параллельные и высокопроизводительные вычисления"