如何使用啓用的OpenMP指令重新編譯Numpy

Question

在this answer to Multiprocessing.Pool makes Numpy matrix multiplication slower中，答案的作者在第二段中建議使用啓用的OpenMP指令重新編譯Numpy。 所以我的問題是：

1. 你是怎麼做到的？
2. 什麼是負面副作用？
3. 您會推薦嗎？

搜索SO，我發現下面的帖子OpenMP and Python，這裏的答案解釋爲什麼在一般的Python沒有使用OpenMP的，由於GIL。但我認爲Numpy是一個不同的問題。

Answer 1

儘管Python代碼本身並不能從並行運行中獲益，但NumPy並不是用Python編寫的。它實際上是一些圍繞一些非常成熟的數字計算庫和其他數值算法的python封裝，它們都是用像Fortran和C這樣的編譯語言實現的。這些庫中的一些已經並行多線程版本（如英特爾MKL和ATLAS，用於在NumPy中提供BLAS和LAPACK實現）。

這個想法是，在NumPy程序中，Python代碼只能用於驅動計算，而所有繁重的工作應該在C或Fortran後端完成。如果您的程序沒有將大部分運行時間用於NumPy例程，則Amdahl's law將阻止您使用並行NumPy獲得合理的加速。

爲了讓NumPy支持OpenMP，您必須擁有支持OpenMP的C編譯器。目前大多數C編譯器都支持OpenMP，這包括GCC，Intel C編譯器，Oracle C編譯器，甚至Microsoft Visual C編譯器（儘管它停留在古老的OpenMP版本中）。閱讀Installation Manual瞭解詳細說明。