Python Scipy最小化函数似乎正在自己创建多个线程？

我正在使用scipy最小化函数。它调用的函数是用Cython编译的，并且有一个我写的底层C++实现，但这不重要。由于某种原因，当我运行我的程序时，它会创建尽可能多的线程来填充我所有的CPU。例如，如果我运行top，我会看到800%的cpu被使用，或者在htop上，我会看到8个单独的处理器被使用，而我创建的程序只在一个处理器上运行。我认为scipy甚至没有并行处理功能，我也找不到任何与此相关的文档。可能会发生什么？有什么方法可以控制它吗？

如果有一些（支持线程）可用（例如Ubuntu上的默认设置），一些表达式，如

np.dot（）

（据我所知，只有密集型）将自动并行运行。另一个可能的例子是稀疏矩阵分解

当然，不同的极小值将表现不同

牛顿型方法（核心：求解稀疏线性方程组）可能基于SuperLU（如果代码不是常见的旧Fortran/C代码之一，其中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；因此密集情况将是并行的）

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要想控制这一点，请开始。

这正是发生的事情。我不知道BLAS的一些实现会自动在parellel中运行。将

MKL_NUM_THREADS

设置为1解决了问题。谢谢。@baconeer几年前，ubuntu提供的BLAS是单线程（或者可能是双线程）的。当时情况改变了。正如链接的SO答案所示，分析numpy/scipy中链接的所有内容并不总是那么容易。