我一直在使用 numba 進行多處理。唯一的問題 - numba 分別為每個進程重新編譯代碼。（當進程數量等于物理 CPU 數量時，這并不是什么大問題，但如果不是這種情況，那就是一個巨大的問題了?。┯袥]有辦法讓 numba 編譯一次代碼，然后跨進程邊界共享編譯后的工件？例子 -from multiprocessing import Processfrom time import time, sleepfrom numba import njit@njitdef child():    passif __name__ == "__main__":    ps = [Process(target=child) for _ in range(100)]    for p in ps:        p.start()    s = time()    for p in ps:        p.join()    print("compile time:", time() - s)compile time: 19.10037922859192所有核心的 CPU 使用率均固定為 100%。我已經嘗試過numba的cache=True，但不幸的是我的代碼無法緩存。/Users/dev/PycharmProjects/trading/tradingdo/strategy.py:91: NumbaWarning: Cannot cache compiled function "_strategy1" as it uses dynamic globals (such as ctypes pointers and large global arrays)  @njit