numpy は、例えば conda で入れて mkl にリンクされているバージョンでは、内部で使える場所では mkl 側でスレッドを(勝手に)使って計算している。そのため、Python レイヤのプログラミングでスレッドを使わなくても利用できる。

環境変数などを明示的に指定しなくても、勝手にマルチスレッドで動いていた(CPU利用率が複数コア使っている感じだった)ので、どの情報を見ればよいのかと調べると、今は threadpool_infoを見れば解るらしい。

from threadpoolctl import threadpool_info
from pprint import pp
import numpy as np

pp(threadpool_info())

[{'filepath': 'C:\\Users\\hotch\\scoop\\apps\\anaconda3\\2020.11\\Library\\bin\\mkl_rt.dll',
  'prefix': 'mkl_rt',
  'user_api': 'blas',
  'internal_api': 'mkl',
  'version': '2020.0.2',
  'num_threads': 12,
  'threading_layer': 'intel'}]

なるほど、mkl_rt では 12 スレッドと。

環境変数で値をセットしてから見ると

import os
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "4"

[{'filepath': 'C:\\Users\\hotch\\scoop\\apps\\anaconda3\\2020.11\\Library\\bin\\mkl_rt.dll',
  'prefix': 'mkl_rt',
  'user_api': 'blas',
  'internal_api': 'mkl',
  'version': '2020.0.2',
  'num_threads': 4,
  'threading_layer': 'intel'}]

4に抑えられている。