Я использую версию Python Enthought Canopy / EPD, которая поставляется с NumPy, связанной с MKL. В настоящее время я параллельно запускаю набор симуляций (с использованием PP) как на своем рабочем компьютере (Windows 7, Quad Core i5 @ 3,33 ГГц, 4 ГБ ОЗУ), так и на домашней рабочей станции (Mac Pro 3.1, Ubuntu 12.04, 2x Quad Core Xeon @ 2,8 ГГц, 6 ГБ оперативной памяти).

Но когда я тестирую свои симуляции, они работают намного быстрее на рабочем компьютере (35 секунд на итерацию против 60 на Mac Pro). Проблема заключается в том, что баланс между ядрами идеально сбалансирован (смущающая параллельная проблема), поэтому я подозреваю, что есть проблема с библиотекой MKL на рабочей станции Linux дома. Есть ли способ проверить, что библиотека MKL на самом деле используется в Python. Я читал темы, в которых говорится, что вы можете проверить, связан ли с ним python, но он не гарантирует, что он был построен правильно и действительно используется.