Scipy稀疏并行迭代求解器

Question

我需要用python解决相当大的线性系统（大约1e6 x 1e6，将来可能会更多）。矩阵以csr格式存储。 我尝试了scipy.sparse.linalg.spsolve，它是直接求解器，由于高RAM消耗而不适用。 我看了迭代求解器scipy.sparse.linalg.bicgstab和scipy.sparse.linalg.gmres。 这些能够并行计算吗？当我使用较小尺寸时，仅使用一个核心，而当我使用较大尺寸（1e6）时，则使用所有4个核心。

有人可以解释其中的区别吗？

这是我使用的一小段示例代码：

import numpy as np
import scipy.sparse as sp
import scipy.sparse.linalg as sp_la

n = int(1e6)

A = sp.spdiags(np.random.rand(3, n), [-1, 0, 1], n, n)
b = np.random.rand(n, 1)

x = sp_la.gmres(A, b)

我想在具有48 cpus的群集上运行代码，现在我正在笔记本电脑（4核）上尝试代码。

谢谢