如何使用启用的OpenMP指令重新编译Numpy

Question

在this answer to Multiprocessing.Pool makes Numpy matrix multiplication slower中，答案的作者在第二段中建议使用启用的OpenMP指令重新编译Numpy。 所以我的问题是：

1. 你是怎么做到的？
2. 什么可能是负面影响？
3. 你会推荐吗？

搜索我发现了以下帖子OpenMP and Python，其中的答案解释了为什么由于GIL而在普通Python中没有使用OpenMP。但我认为Numpy是一个不同的问题。

Answer 1

虽然Python代码本身并不能从并行运行中受益，但NumPy并不是用Python编写的。它实际上是围绕一些非常成熟的数值计算库和其他数值算法的pythonistic包装器，它们都在Fortran和C等编译语言中实现。其中一些库已经并行多线程版本（如英特尔MKL和ATLAS，当用于在NumPy中提供BLAS和LAPACK实现。

我们的想法是，在NumPy程序中，Python代码只应该用于驱动计算，而所有繁重的工作都应该在C或Fortran后端完成。如果您的程序没有将大部分运行时间花在NumPy例程中，那么Amdahl's law将阻止您使用并行NumPy获得合理的加速。

为了让NumPy支持OpenMP，您必须拥有一个支持OpenMP的C编译器。现在大多数C编译器都支持OpenMP，这包括GCC，英特尔C编译器，Oracle C编译器，甚至Microsoft Visual C编译器（尽管它坚持使用古老的OpenMP版本）。请阅读Installation Manual以获取详细说明。