我正在研究一个需要解决大约 5 亿个线性回归 (OLS) 的问题。什么是最有效的方法（例如使用 GPU 或可以有效地做到这一点的一些框架）？

请注意，在我的情况下，每个单独的 OLS 问题的大小都是“小”的，例如每个输入数据集有 100 个观测值，（最多）5 个特征。

这是我尝试过的：

我使用 25 核机器并使用 Python3 多处理模块在所有内核上并行计算。为了解决 OLS，我使用 numpy.linalg.solve，因为我发现它比 sklearn.linear_model.LinearRegression 更有效。