xneoДавайте конкретнее. Мощь CPU. Это счетные задачи разного вида. Так? У них код обычно такой:
Если я ошибаюсь и питон (именно CPython) каким-то образом всё же может использовать в одном процессе весь CPU, покажите где я ошибаюсь.
import numpy as np a1=np.ones((10000,10000)) b1=np.ones((10000,10000)) a2=np.ones((10000,10000)) b2=np.ones((10000,10000)) for i in range(50): c1=np.dot(a1,b1) c2=np.dot(a2,b2) ....
Дальше попробуйте использовать многострадальный threding. Да есть GIL. Но вы обнаружите что этот питоновский код отлично грузит все ядра. И считает тоже быстрее в многопоточном режиме.
Почему? Потому что любая числодробильная задача включает много кусков “native” кода. А на этот код ограничения не распространяются. Более того, хорший “native” код уже распараллелен. Поэтому в самом питоне часто вообще треды не надо создавать.
Имплантировать “native ” в питон вообще не составляет труда. Таких модулей очень много, потчи на любые задачи. Надо будет - сами сделаете в пару строчек.
Собственно вот что вы хотели. Один процесс и эффективная загрузка всех ядер.
А на чистом питоне да, такой возможности нет.
Но в реальных проектах практически не бывает чистого питона.