joblib是否需要多核来进行多处理？

Question

我使用joblib并行处理4帧（从视频拍摄的图像）。为此使用并行for循环，其中每个循环为不同帧调用相同的函数。由于捕获帧只需要总处理时间的1%（通过使用行分析器的python脚本分析可以找到），所以我首先捕获4个帧并将其交给joblib进行多处理。在

我发现使用笔记本电脑，这个过程大约加快了5倍。在Rapberry pi-2（四核）上，观察到了几乎8倍的加速，在Beaglebone Black（不是多核）上，也观察到了几乎7倍的加速。那么，joblib究竟是如何分配任务的呢？在

Answer 1

默认情况下，joblib.parallel使用Python ^{}模块派生不同的Python工作进程，以便在不同的cpu上并发执行任务。在

multiprocessing模块可以利用多核/处理器（它通过透明地启动多个进程来绕过GIL）。它提供了一些与线程模块类似的原语。在

整体效率取决于内核如何共享对内存的访问。在