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JAX combina uma API parecida com NumPy e transformações para compilação, diferenciação automática, vetorização e paralelismo. Veja como começar e quando ele faz sentido para computação científica e IA.
O Python free-threaded permite executar threads em paralelo sem o GIL, e o NumPy já oferece suporte experimental. Veja como testar o ambiente, dividir arrays com segurança e evitar corridas de dados em cálculos numéricos.