Возможно ли выполнение потоков на отдельных ядрах CPU в рамках одного процесса?

В Python стандартная реализация CPython использует глобальную блокировку интерпретатора (GIL), которая не позволяет нескольким потокам одновременно выполнять байт-код Python на разных ядрах CPU в одном процессе. Это значит, что потоки в одном процессе не могут эффективно выполняться параллельно на разных ядрах при вычислениях на Python.

Однако, если потоки выполняют операции ввода-вывода или вызывают расширения на C, которые освобождают GIL, то они могут параллельно работать на разных ядрах.

Для настоящего параллелизма на нескольких ядрах обычно используют модуль multiprocessing, который создает отдельные процессы, каждый со своим интерпретатором и памятью.

Пример использования multiprocessing:

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        print(p.map(f, [1, 2, 3, 4]))

Таким образом, потоки в одном процессе не гарантируют выполнение на разных ядрах из-за GIL, но процессы — да.