[알고리즘 트레이딩] 파이썬 병렬 처리 및 GPU 가속 프로그래밍 입문 가이드

“병렬 처리를 제대로 배우고 싶다면? CPU부터 GPU까지, 파이썬 기반으로 고성능 계산을 시작해보자.”

---

🔍 왜 병렬 처리를 배워야 할까?

데이터가 점점 커지고, 실험 범위도 넓어지는 요즘, 단일 CPU로는 시간과 자원이 부족합니다.
특히 보조지표 최적화, 백테스트, 수치 시뮬레이션 등에서는 병렬 처리 및 GPU 가속이 필수죠.

---

🏗️ 병렬 처리: CPU 중심 도서 추천

📘 1. High Performance Python (2nd Edition)

• 저자: Micha Gorelick, Ian Ozsvald

• 출판사: O’Reilly

• 주요 내용:

  • GIL 구조와 멀티스레딩/멀티프로세싱 이해

  • NumPy, pandas, Cython 등 성능 최적화

  • 병목 지점 분석 및 코드 벡터화 기법

✅ 추천 대상: 실전 최적화와 구조 개선이 필요한 Python 사용자

---

⚡ GPU 가속 프로그래밍: CUDA & Python

📘 2. CUDA by Example

• 저자: Jason Sanders, Edward Kandrot

• 특징:

  • CUDA 기본 개념부터 C/C++로 구현

  • GPU의 병렬 구조를 처음 접하는 사람에게 적합

  • Python 이전에 GPU 자체를 이해하고 싶은 경우 추천

---

📘 3. Programming CUDA with Python

• 저자: Dan Peleg

• 출판사: O'Reilly

• 내용 구성:

  • Python + Numba + CUDA 조합으로 실습

  • 배열 연산, 이미지 처리, 벡터 계산 등을 GPU로 전환

  • CuPy, Numba, PyCUDA를 이용한 실전 예제 풍부

✅ 추천 대상: Python 환경에서 바로 GPU 가속을 해보고 싶은 사용자

---

🚀 확장: 병렬 + 분산 고성능 컴퓨팅까지

📘 4. Parallel and High Performance Computing

• 저자: Robert Robey, Yuliana Zamora

• 특징:

  • 병렬 연산, 클러스터, 메모리 모델까지 폭넓게 설명

  • Python, OpenMP, MPI 등 혼합 환경 대응

  • 과학적 계산, 딥러닝 사전 단계에 적합

---

🎯 학습 로드맵 추천

1. 기초 입문
   → High Performance Python으로 병렬 처리 개념과 코딩 습득

2. GPU 환경 익히기
   → CUDA by Example로 GPU 작동 방식 이해
   → Programming CUDA with Python으로 Python GPU 실습 진행

3. 실전 프로젝트
   → 병렬 백테스트, 최적화 루틴, 분산 실행 등 적용
   → Ray, Dask, optuna와 같은 고급 도구로 확장

---

🔧 사용 예시

• 기술적 지표 조합별 최적화

• 머신러닝 모델 파라미터 튜닝

• 이미지/영상 처리 가속

• 시계열 데이터 대량 처리

---

📌 마무리

병렬 처리와 GPU 가속은 이제 선택이 아닌 필수입니다.
파이썬만으로도 충분히 고성능 프로그램을 만들 수 있으니, 책 한 권과 함께 도전해보세요!