заставить Numpy использовать все ядра Raspberry Pi

Question

Я установил миниконду на свой Raspberry Pi 3 B +.Я стараюсь максимально оптимизировать матричное умножение.В настоящее время я получаю следующее:

In [5]: import numpy as np

In [6]: A = np.random.random([1000, 1000])

In [7]: B = np.random.random([1000, 1000])

In [8]: %timeit A @ B
5.51 s ± 291 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Что выглядит очень медленно для меня.

Моя конфигурация:

In [9]: np.__config__.show()
atlas_3_10_blas_info:
NOT AVAILABLE
openblas_info:
NOT AVAILABLE
atlas_blas_threads_info:
NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
NOT AVAILABLE
atlas_3_10_blas_threads_info:
NOT AVAILABLE
atlas_3_10_info:
NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
    define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.10.3\\""')]
    include_dirs = ['/usr/include/atlas']
    library_dirs = ['/usr/lib/atlas-base/atlas', '/usr/lib/atlas-base']
    language = f77
    libraries = ['lapack', 'f77blas', 'cblas', 'atlas', 'f77blas', 'cblas']
atlas_blas_info:
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None), ('ATLAS_INFO', '"\\"3.10.3\\""')]
    include_dirs = ['/usr/include/atlas']
    library_dirs = ['/usr/lib/atlas-base']
    language = c
    libraries = ['f77blas', 'cblas', 'atlas', 'f77blas', 'cblas']
blas_mkl_info:
NOT AVAILABLE
blas_opt_info:
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None), ('ATLAS_INFO', '"\\"3.10.3\\""')]
    include_dirs = ['/usr/include/atlas']
    library_dirs = ['/usr/lib/atlas-base']
    language = c
    libraries = ['f77blas', 'cblas', 'atlas', 'f77blas', 'cblas']
atlas_3_10_threads_info:
NOT AVAILABLE
blis_info:
NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
NOT AVAILABLE
openblas_clapack_info:
NOT AVAILABLE
atlas_threads_info:
NOT AVAILABLE
atlas_info:
    define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.10.3\\""')]
    include_dirs = ['/usr/include/atlas']
    library_dirs = ['/usr/lib/atlas-base/atlas', '/usr/lib/atlas-base']
    language = f77
    libraries = ['lapack', 'f77blas', 'cblas', 'atlas', 'f77blas', 'cblas']
accelerate_info:
NOT AVAILABLE

Я также заметил, что умножение выполняется на одинядро.Есть ли способ распараллелить это?Я попробовал хитрость в следующем вопросе , но он не сработал.