Moscow Python Meetup №105. Дотянуться до кремния. HighLoad Python: SIMD, GPU .

Пётр Андреев (МФТИ, лектор по курсу Advanced Python). Python в 2025-м — уже не «скрипт», а инструмент, который жмёт на железо: AVX-512/SVE, Tensor Cores, NVLink/NVSwitch, HBM. Но где хватит CPU-SIMD и горизонтального масштабирования, а где GPU окупает TCO? На живых бенчмарках сравним NumPy2 (SIMD), Numba, и GPU-стек. Разберём устройство C/GPU на уровне принятия решений (SM/warps, Tensor Cores, MIG). Практическая польза: Чек-лист выбора: SIMD vs GPU vs горизонтальное масштабирование по метрикам TFLOPS/Вт, латентность и TCO Антипаттерны: когда GPU не ускорит, где SIMD упирается в память и когда стоит идти в кластер/шардинг Benchmark-suite и исходники для повторения тестов на вашей инфраструктуре Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/105/hi...
Moscow Python: http://moscowpython.ru
Курсы Learn Python: http://learn.python.ru
Moscow Python Podcast: http://podcast.python.ru
Заявки на доклады: https://bit.ly/mp-speaker