Python 本机numpy并行化-乘法和求和/平均

有没有办法实现基本numpy操作的自动并行化，比如数组的元素乘法和基本numpy函数，比如np.sum和np.average

我知道blas/lapack函数是可能的，正如本线程中针对scipy.linalg.solve所讨论的：

我设法通过MKL以本机方式并行运行此代码：

import numpy

def test():
    n = 5000
    data = numpy.random.random((n, n))
    result = numpy.linalg.inv(data)

test();

但我需要同时运行类似的程序：

   N = 1024    
   A = np.zeros((N,N,N),dtype='float32')    
   B = np.zeros((N,N,N),dtype='float32')
   C = np.zeros((N,N,N),dtype='float32')

   A[:,:,:] = 1
   B[:,:,:] = 2

   # this is the part I want parallel
   C[:,:,:] = A[:,:,:]*B[:,:,:]

   # also this:
   avgC = np.average(C)

否则，并行化这些目标操作的最简单方法是什么？

有几种，但我不确定它们是否与Numpy兼容。通过将a与相结合，可以并行化这些操作