如何并行化numpy中的np.matmul与np.multiply矩阵运算？

利用NumPy底层自带的并行能力 #

np.matmul、np.multiply这类基础运算不需要手动实现并行，NumPy底层默认调用BLAS/LAPACK线性代数库（常用的有OpenBLAS、Intel MKL、Apple Accelerate等），这些库已经对矩阵乘法、逐元素运算做了多线程并行+SIMD指令优化，默认会占用所有可用CPU核心运算。
不要手动为单个np.matmul运算实现并行逻辑，底层BLAS库的优化经过多年迭代，比普通开发者手写的并行方案效率高很多。

配置方法：

• 先确认当前NumPy链接的线性代数库：执行np.__config__.show()，输出中会显示你用的是OpenBLAS还是MKL等
• 手动指定运算线程数：在导入NumPy之前设置环境变量即可，示例：

import os
# 如果用的是OpenBLAS
os.environ['OPENBLAS_NUM_THREADS'] = '8' # 设为你要用到的CPU核心数
# 如果用的是Intel MKL
os.environ['MKL_NUM_THREADS'] = '8'
import numpy as np

注意线程数不要超过物理CPU的核心数，否则会因为线程调度反而降低性能。

函数级批量并行 #

如果你是要多次调用time_shift_R函数计算不同参数下的结果（比如遍历不同的t值），因为Python GIL的限制，多线程无法加速纯Python逻辑，可以用多进程做并行：
示例代码：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

# 假设你要计算的t参数列表是t_list
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    # 按你实际参数补充其他入参
    results = list(executor.map(lambda t: time_shift_R(V, R_1, I0, t), t_list))

GPU并行加速 #

如果你的矩阵规模很大，CPU并行无法满足性能要求，可以直接替换NumPy为CuPy，无需修改核心运算代码，即可直接在NVIDIA GPU上做并行计算：

1. 先安装对应CUDA版本的CuPy
2. 将代码开头的import numpy as np替换为import cupy as np
3. 所有的矩阵、数组都先转到GPU上，np.matmul、逐元素运算会自动调用GPU核心做并行计算，性能相比CPU会有数量级的提升。

另外你给出的代码里的np.multiply(temp1, I0)可以直接简化为temp1 * I0，运算效率完全一致，NumPy的逐元素乘运算符本身已经做了并行优化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者universe