Python multiprocessing.cpu_count（）在4核Nvidia Jetson TK1上返回“1”

Question

有谁能告诉我，当在一个有四个ARMv7处理器的Jetson TK1上调用Python的multiprocessing.cpu_count()函数时，为什么它会返回1？

>>> import multiprocessing
>>> multiprocessing.cpu_count()
1

Jetson TK1板或多或少都是开箱即用的，而且没有人把cpusets弄乱。在同一个Python shell中，我可以打印/proc/self/status的内容，它告诉我进程应该可以访问所有四个核心：

>>> print open('/proc/self/status').read()
----- (snip) -----
Cpus_allowed:   f
Cpus_allowed_list:      0-3
----- (snip) -----

还有什么可能导致这种行为？

编辑：

为了验证克劳斯的假设，我使用以下代码运行了一个非常简单的实验：

import multiprocessing

def f(x):
    n = 0
    for i in xrange(10000):
        n = max(n, multiprocessing.cpu_count())
    return n

p = multiprocessing.Pool(5)
for i in range(10):
    print p.map(f, [1,2,3,4,5])

产生了以下输出：

[3, 3, 3, 3, 1]
[4, 3, 3, 3, 3]
[4, 3, 3, 3, 3]
[3, 3, 4, 3, 3]
[4, 3, 3, 3, 3]
[3, 3, 4, 3, 3]
[4, 3, 3, 3, 3]
[3, 3, 4, 3, 3]
[3, 3, 3, 4, 3]
[4, 3, 3, 3, 3]

只运行一次p.map(f, [1,2,3,4,5])迭代通常会生成[1, 1, 1, 1, 1]，尽管偶尔会出现一个2作为列表元素之一。

Answer 1

在Linux系统上，multiprocessing.cpu_count()依赖于sysconf (_SC_NPROCESSORS_ONLN)调用，该调用返回联机CPU的数量，而sysconf (_SC_NPROCESSORS_CONF)返回配置CPU的数量。

在具有高级CPU电源管理功能（设置CPU核心脱机以节省能源）或具有类似的动态CPU激活功能的系统中，这些值可能会有所不同。

Answer 2

os.cpu_count（）的文档（声明它返回的是cpu的总数，而不是可用cpu的数目）提供了计算可用cpu的方法：

len(os.sched_getaffinity(0))

见https://docs.python.org/3/library/os.html#os.cpu_count