Multiprocessing в Python может ускорить выполнение кода на многопроцессорных системах следующим образом:

1. Создаёт отдельные процессы для выполнения кода, каждый с собственным интерпретатором Python и пространством памяти. 1 Это позволяет независимо выполнять код в разных процессах, используя все ресурсы компьютера. 3
2. Обходит ограничения Global Interpreter Lock (GIL), который может значительно замедлять многопоточные программы на Python. 3
3. Позволяет выполнять сложный код параллельно при наличии достаточного количества ядер в процессоре. 4

Однако стоит учитывать, что передача данных между процессами может быть медленной, что может снижать преимущества от использования multiprocessing. 2

Таким образом, multiprocessing предпочтительнее для задач, связанных с процессором, или сценариев, где важен истинный параллелизм. 1