O scipy suporta multithreading para multiplicação de matriz esparsa ao usar MKL BLAS?
De acordo com a documentação do MKL BLAS, "Todas as operações de matriz matricial (nível 3) são encadeadas para BLAS densas e esparsas."http://software.intel.com/pt-br/articles/parallelism-in-the-intel-math-kernel-library
Eu construí o Scipy com o MKL BLAS. Usando o código de teste abaixo, vejo o esperado aumento de velocidade multithread para multiplicação de matriz densa, mas não esparsa. Há alguma alteração no Scipy para habilitar operações esparsas multithread?
# test dense matrix multiplication
from numpy import *
import time
x = random.random((10000,10000))
t1 = time.time()
foo = dot(x.T, x)
print time.time() - t1
# test sparse matrix multiplication
from scipy import sparse
x = sparse.rand(10000,10000)
t1 = time.time()
foo = dot(x.T, x)
print time.time() - t1