python - 使用多处理来利用 CPU 的所有内核

Question

我正在尝试计算我的 CPU 每秒可以执行的浮点操作数，所以我编写了以下程序：

import time
import sys
from multiprocessing import Process


numOfLoops = 10000000

if (len(sys.argv) != 2):
    print "Correct Usage: python cpu.py 'no_of_processes'"
    sys.exit()

#function for each process
def fpOps():
    a = float(0.0)
    for i in xrange(0, numOfLoops):
        a += 0.5
        #print a #for debugging purpose

processes = []
numOfProcesses = int(sys.argv[1])
numOfOps = numOfLoops * numOfProcesses

for i in xrange(0, numOfProcesses):
    processes.append(Process(target=fpOps))

start = time.time()
for process in processes:
    process.start()
for process in processes:
    process.join()
end = time.time()

execTime = end - start
print "Exec Time " , execTime


FLOPS = (float(numOfOps/execTime))
print "FLOPS : " , FLOPS

该程序计算执行“n”次浮点运算所需的时间（execTime），“n / execTime”为我提供了我想要的 FLOPS 值。

但是，随着进程数量的增加，FLOPS 值会降低。我期望它会减少，因为这些进程每秒执行更多的操作，因为它们是并行运行的。我究竟做错了什么？？