我使用的是scipy最小化函数。它调用的函数是用Cython编译的，并且有一个我写的底层C++实现，但这并不重要。由于某些原因，当我运行我的程序时，它会创建尽可能多的线程来填满我的所有CPU。例如，如果我运行top，我可以看到800%的cpu正在使用，或者在htop上，我可以看到8个单独的处理器正在使用，而我只创建了一个要在其中一个上运行的程序我认为scipy甚至没有并行处理功能，我找不到任何与此相关的文档。可能会发生什么，有什么办法控制它吗？
最佳答案
如果有一些BLAS-implementation（支持线程）可用（例如ubuntu上的默认值），一些像np.dot()（据我所知只有密集的大小写）这样的表达式将自动并行运行。另一个可能的例子是稀疏矩阵分解。
当然，不同的极小化者会有不同的行为。
牛顿型方法（核心：求解稀疏线性方程组）可能是基于superlu（如果代码不是常用的fortran/c代码之一，则整个代码是自包含的）。CG类型的方法主要基于矩阵向量积（np.dot；因此稠密情况将是并行的）。
要对此进行一些控制，请启动(reference)。