Aceleración 100x: Reciclaje de memoria y GPUs en Python
2025-03-25
Esta publicación detalla cómo el autor logró una aceleración de 100x de un programa Python mediante simples optimizaciones de código. El programa inicial utilizaba NumPy para computación paralela, pero era lento e intensivo en memoria debido a una mala gestión de la memoria. Al implementar un simple mecanismo de reciclaje de memoria para liberar variables intermedias no utilizadas, el autor redujo el tiempo de ejecución de 40 segundos a 10 segundos, disminuyendo significativamente el uso de memoria. Posteriormente, utilizando CuPy para trasladar el cálculo a la GPU, el tiempo de ejecución se redujo aún más a 1,5 segundos, demostrando una mejora de rendimiento dramática.