Данная научная школа посвящена обзору основных возможностей языка Python, которые превращают его в платформу научных и инженерных вычислений. В настоящий момент Python обладает широким набором инструментов для построения вычислительных систем в широком диапазоне архитектур: от ноутбуков до высокопроизводительных суперкомпьютеров. В рамках школы предполагается дать основные сведения о применении Python для решения научных и инженерных вычислительных задач, хранению и обработке полученных результатов. В качестве базовых возможностей решения вычислительных задач и визуализации результатов, хранения и обработки данных в Python будут рассмотрены пакеты NumPy, SciPy, Matplotlib, H5Py, Pandas. Планируется уделить внимание реализованным в Python механизмам поддержки функциональности технологий параллельного программирования MPI и Nvidia CUDA, существенно расширяющим базовые возможности. Пакет MPI4Py обеспечивает Python такие возможности, как работа с группами и коммуникаторами, организация параллельного ввода-вывода, односторонние коммуникации, обработка ошибок и т.п. Основную возможность использования технологии Nvidia CUDA в Python обеспечивает пакет PyCUDA, при рассмотрении которого будут отмечены способы распределения работ и синхронизации, а также дополнительные вспомогательные процедуры. Помимо этих возможностей, для выполнения высокопроизводительных вычислений в Python реализован ряд специализированных JITкомпиляторов, существенно ускоряющих выполнение кода. Существующие в настоящий момент JIT-компиляторы позволяют ускорять выполнение Python-скриптов не только за счет преобразования в компилированный последовательный код С/С++ или FORTRAN, но и обеспечивают возможность реализации GPGPU вычислений, используя технологии CUDA и OpenCL. В школе предполагается уделить внимание использованию JIT-компиляторов, представленных в пакетах Numba, Compyle и пр. Школа предполагает выполнение практических заданий, в том числе и на суперкомпьютерах «Ломоносов» и Blue Gene/P

Требования: Слушатели должны обладать базовыми знаниями по алгоритмизации и программированию, знать особенности синтаксиса языка программирования Python.