TL; DR как связать ATLAS / MKL с существующей Numpy без перестройки.

Я использовал Numpy для расчета с большой матрицей и обнаружил, что он очень медленный, потому что Numpy использует только 1 ядро ​​для расчетов. После долгих поисков я понял, что мой Numpy не связан с какой-то оптимизированной библиотекой, такой как ATLAS / MKL. Вот мой конфиг numpy:

>>>import numpy as np
>>>np.__config__.show()
blas_info:
    libraries = ['blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
lapack_info:
    libraries = ['lapack']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
atlas_threads_info:
    NOT AVAILABLE
blas_opt_info:
    libraries = ['blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_blas_threads_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
    libraries = ['lapack', 'blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
atlas_blas_info:
  NOT AVAILABLE
mkl_info:
  NOT AVAILABLE

По этой причине я хочу связать ATLAS / MKL с Numpy. Тем не менее, мой Numpy устанавливается из PIP, поэтому я не хочу устанавливать вручную, потому что я хочу использовать последнюю версию. Я сделал некоторые поиски, но они только для строительства с нуля. По этой причине мой вопрос таков:

Есть ли способ связать ATLAS / MKL с Numpy без повторной сборки?Я обнаружил, что информация о конфигурации сохраняется в_конфиг_.py в установленной папке Numpy. Так решит ли это изменение моей проблемы? Если да, не могли бы вы показать мне, как?