问题描述
我当前正在使用scipy.linalg.lapack.zheevd()函数，并且它在所有内核上运行，并且如果我尝试使用ProcesspoolExecutor()或{{1}将函数映射到参数数组，则会产生挂起和内存溢出}，来自ThreadPoolExecutor()。
它使用与我的测试系统一样多的内核，但是我给人的印象是，由于GIL，事情通常没有在Python中并行化。这是与OpenMP一起运行的底层Fortran代码的结果吗？
可以安全地假定它是并行化的，并且不能进一步并行化吗？这对我的代码来说不是一个很大的瓶颈（找到400个唯一的1000x1000矩阵的本征系统；虽然可能有必要对其进行扩展，例如最终扩展到1000个2000x2000矩阵），但是我正处于优化阶段。 >
以下是希望进行概念化的有用代码段，但不代表实际的矩阵：
concurrent.futures解决方法
这全部由您在后台使用的LAPACK库控制。