为什么这个异步矩阵乘法代码比同步慢？

Question

我试图通过使用并发.futures.threadPoolExecutor() 线程来实现比同步乘法函数更快的矩阵乘法函数。代码如下：

def asyncmult(m1, m2):
threads = []
prod = np.zeros((m1.shape[0], m2.shape[1]))

def multvecs(inp):
    vec1, vec2, index = inp
    i, j = index
    sum = 0
    for k in range(vec1.shape[0]):
        sum += vec1[k] * vec2[k]
    prod[i][j] = sum

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    for i in range(m1.shape[0]):
        for j in range(m2.shape[1]):
            f = executor.submit(multvecs, (m1[i], m2[:, j], (i, j)))
            threads.append(f)
return prod

在绘制输入矩阵大小增加所花费的时间时，该函数的性能比同步函数的性能更差。 为什么会发生这种情况？我该如何解决这个问题？