私はPythonでシミュレーションとデータ処理パイプラインを開発しています。現在も私はまだ「仕事をしています」、しかし数ヶ月後には「早くする」必要があります。私は一般的にHPCにはあまりよくなく、特にPythonではそれほどよくありません。HPCのPythonコース
？
意見ベース部分（これについては申し訳ありません）： ザ・のみもちろん、私は見つけることができたライプツィヒのパイソンアカデミー（http://www.python-academy.com/courses/python_hpc.html）です。誰かPython Academyを試しましたか？私は独立したレビューは見つけられませんが、かなりの費用がかかるので、私は盲目的に行きたくありません。
コースの説明に記載されている項目のうち、HPCの対象となるものはありません。これは現在、大規模な並列化のためのGPU使用率を指しています。
高性能コンピューティング（HPC）効率的に、確実かつ迅速に アドバンストアプリケーションプログラムを実行するための並列処理の使用です。この用語は、特に、 テラフロップまたは10秒間に浮動小数点演算を実行するシステムに適用されます。
コースの内容により、クワッドコアプロセッサと専用グラフィックスプロセッサを搭載した現在の世代のRaspberry PIをプログラムすることができます。しかし、私はあなたが高性能コンピューティングに興味がある場合は、NVIDIAのグラフィックスカードを取得し、pycudaを試してみてくださいまたはハイブリッドコンピューティングのためのよりオープンな規格であるpyopenclを試してみてくださいHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）
ことを呼び出すことはありません。
あなたはYoutubeで良いビデオを見つけることができます両方を説明します。
まあ、PyCudaを使ってGPUコードに変換する 'numba'を使用します。 –
'numba'はもっと多くのオプションを含むwrapperです。私は同じを使用していないが、確かに同じに見えるだろう。 – Sarvex
[Numba]（http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/index.html）は、装飾されたPythonコードを[LLVM]（http：//）でコンパイルするジャストインタイム（JIT）コンパイラです。 www.llvm.org/）コードをコンパイルしてマシンコードに変換します。 LLVMは、マルチコアプログラムの生成をサポートします。 Numbaは、制限されたPythonコードのサブセットをCUDAカーネルにコンパイルすることもできます。 –
申し訳ありません、これはオフトピックですので、SOはコース推薦サイトではありません – EdChum
あなたは私にそれについて聞くことができます。 ;） –
@MikeMüller、返信ありがとうございます。このコースでどのような学生が通常どおりに教えていますか？ – Wolfgang