parallel 2015 » Agenda »

// Parallelisierung in Python

Python stellt eine im wissenschaftlichen und HPC-Umfeld weit verbreitete Programmiersprache dar, die stetig an Popularität gewinnt. Mit ihr lassen sich Probleme oft schnell und elegant lösen, allerdings behindert der Global Interpreter Lock (GIL) meist eine ausreichend schnelle Ausführung.

Im Vortrag werden verschiedenen Möglichkeiten zur Umgehung des GIL und der Parallelisierung in Python erörtert. Neben einfachen Ansätzen wie Threads und Multiprocessing wird anhand von konkreten Beispielen gezeigt, wie mittels Numpy/Scipy bestehende Probleme vektorisiert werden können oder mit Cython bestehender Python-Code nach C konvertiert und damit parallelisiert und erheblich beschleunigt werden kann.

Skills
Grundkenntnisse in Python/Numpy/Cython sind von Vorteil, aber für das Verständnis des Vortrages nicht zwingend erforderlich. Das Niveau des Vortrags liegt zwischen Grundlagen- und Expertlevel.

Lernziele
Der Zuhörer soll einen Einblick in die Möglichkeiten der parallelen Programmierung in Python erhalten. Anhand konkreter Beispiele werden Probleme hinsichtlich ihrer Parallelisierbarkeit untersucht und durch die Wahl der passenden Werkzeuge erheblich beschleunigt.

// Referent

// Sebastian Böck

ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Department of Computational Perception und befasst sich vor allem mit maschinellem Hören und Lernen.