Python - calcul parallèle

Objectifs

Développer des compétences avancées pour exploiter efficacement les architectures de calcul parallèle en Python, en maîtrisant les techniques de multithreading, multiprocessing, calcul distribué et traitement GPU afin d'optimiser les performances des applications et workflows de traitement de données.


Compétences visées

- Appréhender le paysage de calcul parallèle avec Python

- Maîtriser les concepts et terminologies de la programmation parallèle

- Identifier les goulots d'étranglement et les parties parallélisables de votre programme

- Utiliser efficacement les librairies de calcul parallèle en Python

- Savoir développer des applications parallélisées (multithreading, multiprocessing, calcul distribué, cloud computing)

- Exécuter des calculs sur GPU (cartes graphiques)

- Créer des workflows de traitement de données

Programme de la formation

Principaux thèmes abordés

- Etat de l'art de la discipline et concepts de base

- Les concepts de la programmation parallèle

- Le calcul sur GPU

- Calcul distribué

- Créer un pipeline de traitement de données

- Tour d'horizon des autres librairies Python pour le calcul parallèle

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique