Moscow Python Meetup №105

22-го сентября мы встречаемся в офисе компании K2 Cloud (Волочаевская, 5к1, БЦ «КРОК») на 99-й встрече MoscowPython. 

Нас ожидает 3 доклада: 

Пётр Андреев  (МФТИ, лектор по курсу Advanced Python).  Дотянуться до кремния. HighLoad Python: SIMD, GPU  

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

Кирилл Гладких (ООО Штаб, Python разработчик).  Как вайбкодить по-сениорски

Кто-то его отрицает, кто-то смотрит на него косо и надменно, но нам не убежать от вайбкодинга. В докладе я расскажу о подходах и настройках, которые позволят вашему Copilot (или любой другой LLM интеграции) писать более качественный Python код из коробки.

Антон Важнецов (K2 Cloud, Тимлид).  Подход к глубоким изменениям. Миграция SDN в боевом облаке на Python

Расскажу, как мы в продакшене публичного облака полностью заменили ключевой компонент виртуальной сети, SDN, так, чтобы (почти) ни один клиент этого не заметил. Этот доклад — о том, как спроектировать архитектуру, способную к таким изменениям, как минимизировать риски при большой миграции, и какие инженерные и организационные решения помогли нам пройти этот путь.

Ведущий: Валентин Домбровский (Сооснователь MoscowPython, CEO Geekfactor.io) 

Адрес:  ул.Волочаевская 5, к.1 (м.Римская/м.Площадь Ильича). Адрес на Яндекс.Картах тут.

Просьба для посещения не забыть свой паспорт!

Наш сайт