मल्टीप्रोसेसिंग, एक पायथन लाइब्रेरी कई कोर में काम वितरित करने के लिए। हालाँकि, उपयोगकर्ताओं को एक समस्या का सामना करना पड़ा है, जहां Numpy का आयात इस वितरण के साथ हस्तक्षेप करता है, जिसके परिणामस्वरूप सभी कार्यकर्ता प्रक्रियाओं को एक ही कोर को सौंपा जा रहा है। , Numpy (जैसे, OpenBlas) के भीतर कुछ CPU- गहन मॉड्यूल कोर आत्मीयता को संशोधित कर सकते हैं। यह हस्तक्षेप सभी कार्यकर्ता प्रक्रियाओं को एक ही कोर को असाइन करता है, मल्टीप्रोसेसिंग के समानांतर लाभ को समाप्त करता है। स्निपेट: OS.System ("टास्कसेट -p 0xff % d" % os.getPid ())। यह कमांड ऑपरेटिंग सिस्टम को सभी उपलब्ध कोर में समान रूप से कार्यकर्ता प्रक्रियाओं को वितरित करने के लिए मजबूर करता है। numpy के प्रदर्शन पर, लेकिन प्रभाव विशिष्ट मशीनों और कार्यों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। स्क्रिप्ट चलाने से पहले। कोर क्लस्टरिंग के प्रारंभिक मुद्दे को हल करना और समानांतर प्रदर्शन को बढ़ाना।