M1 Max Mac运行Jupyter Lab时如何最大化CPU使用率

• 设备为搭载M1 Max芯片的Mac，学习《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow机器学习实战（第3版）》时，运行该书籍配套的03_classification.ipynb笔记本，执行“Run All Cells”后，活动监视器显示CPU使用率仅在10%-20%区间，机身温度维持较低水平。
  

• 对比测试：运行一段简单的基准测试代码时，CPU使用率直接飙升至97%，机身开始发热。
  测试代码如下：

import time
import numpy as np
np.random.seed(42)
a = np.random.uniform(size=(300, 300))
runtimes = 10

timecosts = []
for _ in range(runtimes):
    s_time = time.time()
    for i in range(100):
        a += 1
        np.linalg.svd(a)
    timecosts.append(time.time() - s_time)

print(f'mean of {runtimes} runs: {np.mean(timecosts):.5f}s')

• 已尝试解决方法：使用nice命令调整进程优先级、开启系统设置中的“高性能”电池模式，均未改变Jupyter Lab运行时CPU低使用率的状况。

• 需求：寻求可行方法，让Mac在运行Jupyter Lab时能够全力运转，达到类似基准测试时的CPU负载水平。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者homunet