我正在使用scipy最小化功能。它调用的函数是用Cython编译的，并且有我编写的底层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充我的所有cpu。例如，如果我运行top我看到800％的cpu正在使用或者在htop上我可以看到正在使用8个单独的处理器，当我只创建要在其中运行的程序时。我没有想到scipy甚至有并行处理功能，我找不到任何与此相关的文档。什么可能发生，有没有办法控制它？
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如果某些BLAS-implementation（带有线程支持）可用（例如Ubuntu上的默认值），某些表达式如np.dot()（只有我知道的密集案例）将自动运行并行(reference)。另一个可能的例子是使用SuperLU的稀疏矩阵分解。
当然，不同的最小化器会表现不同。
牛顿型方法（核心：解决稀疏线性方程组）可能基于SuperLU（如果代码不是常见的旧Fortran / C之一，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;因此密集的情况将是并行的）。
要对此进行一些控制，请启动with this SO question。