Несколько способов оптимизации поиска максимального значения в списке:

• Распараллеливание. 1 Если данных больше 10 000, то параллельный поиск с использованием нескольких ядер процессора даёт результат лучше, чем линейный. 3
• Использование SSE MMX. 3 Есть набор команд, который позволяет, например, сравнивать одновременно 4 пары чисел за одну инструкцию. 3
• Применение операций большей разрядности. 3 Например, 32-битных или 64-битных операций над 8-битными числами. 3
• Использование функции argmax() в numpy. 2 Она существенно повышает скорость и эффективность обработки числовых данных и больших массивов. 2
• Создание собственной функции или использование аргумента key. 2 Использование lambda-функции или указание ключа в функции max() позволит найти искомое значение за один проход. 2

Выбор оптимального способа оптимизации зависит от конкретной ситуации и требований к производительности.