使用concurrent.futures优化多处理的最佳基于python的multinest包是什么？
我在让多播使用除multiprocessing.pool以外的所有CPU时遇到了问题；但是python的multinest操作似乎无法使用它。
在dynesty(两种最常见的纯python MultiNest之一(的github问题部分，我们讨论了这也是
https://github.com/joshspeagle/dynesty/issues/100
没有一个非常确定的最终解释，但人们认为
(1( 成本函数不足以同时需要所有核心(2( 引导标志应设置为0以避免引导；这是一个为速度而实施的技巧，似乎在起干扰作用。
我用过雀巢(github.com/kbarbary/Nestle(和Dynesty(github.com/sjohspeagle/Dynesty(；无论成本函数多么复杂，他们似乎都有这个问题。
我在使用PyMultiNest(github.com/JohannesBuchner/PyMultiNest(方面取得了巨大成功；但它需要fortran版本的MultiNest(github.com/JohannesBuchner/MultiNest(，这很难正确安装，需要手动安装OpenMPI。MultiNest和OpenMPI都可能存在编译器问题，这取决于操作系统、系统及其配置。
我建议使用PyMultiNest，除非它很难安装；使用Dynesty和Nestle是微不足道的；但他们在完全并行化方面遇到了这个问题。