Numpy SVD, похоже, распараллеливается в Mac OSX, но не на моей виртуальной машине Ubuntu.

Я хочу запустить следующий скрипт:

#python imports
import time

#3rd party imports
import numpy as np
import pandas as pd

def pd_svd(pd_dataframe):
    np_dataframe = pd_dataframe.values
    return np.linalg.svd(pd_dataframe)

if __name__ == '__main__':
    li_times = []
    for i in range(1, 3):
        start = time.time()
        pd_dataframe = pd.DataFrame(np.random.random((3000, 252 * i)))
        pd_svd(pd_dataframe)
        li_times.append(str(time.time() - start))
    print li_times

Я попробовал это на своем Macbook Air 2011 с OSX 10.9.4 и на 16-ядерной облачной виртуальной машине под управлением Ubuntu 12.0.4. По какой-то причине это занимает примерно 4 секунды на моем Macbook Air и около 15 секунд на моей виртуальной машине. Я проверил процессы, используя top, и оказалось, что на моей виртуальной машине Ubuntu он не использует параллелизм, а на моем Macbook Air — использует.

Ниже приведен результат моего топа на MBA:

А вот на моей виртуальной машине Ubuntu:

Есть идеи, почему мой Macbook Air намного быстрее для SVD? В частности, при сравнении numpy облачная виртуальная машина была НАМНОГО быстрее и, похоже, использовала параллелизм (не делала top, но была в несколько раз быстрее).

Редактировать:

Вот вывод np.show_config() на облачной виртуальной машине:

blas_info:
    libraries = ['blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
lapack_info:
    libraries = ['lapack']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
atlas_threads_info:
  NOT AVAILABLE
blas_opt_info:
    libraries = ['blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_blas_threads_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
    libraries = ['lapack', 'blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
atlas_blas_info:
  NOT AVAILABLE
mkl_info:
  NOT AVAILABLE