Единственное, что вы кодируете, это аудио, и большинство существующих библиотек аудио кодирования являются однопоточными. Это, скорее всего, потому, что аудиокодирование уже быстро работает как однопоточное приложение (по сравнению с кодированием видео в любом случае), и оно не использует слишком много памяти, поэтому на самом деле можно кодировать каждый файл с помощью одного потока и просто запустить до столько отдельных процессов, сколько необходимо для полного насыщения процессора. Факт в том, что многопоточность также не обязательно приводит к линейному улучшению производительности, и у вас, вероятно, есть причина, по которой разработчики большинства аудиокодеров не считают многопоточность высоким приоритетом. Мне известны только два аудиокодера, которые реализуют многопоточность - LAME MT для MP3 и pflac для FLAC - и оба являются отдельными модификациями, которые не являются частью основных кодовых баз проектов, из которых они получены.
Что касается использования вашего ЦП, с гиперпоточностью у вас есть 8 логических ядер, и одна восьмая из 100% составляет 12,5%, что не слишком далеко от вашего показателя использования 15%. Я не совсем уверен, почему ваша система не показывает 100% -ную нагрузку ни на одно из ядер, возможно, ОС перемещает процесс между ядрами для выравнивания нагрузки или что-то в этом роде.
Если вам нужно кодировать большое количество файлов, вы можете написать скрипт, который запускает несколько процессов FFmpeg для одновременного кодирования нескольких файлов. У меня очень мало опыта написания сценариев / программирования, но я знаю инструмент с открытым исходным кодом, который применяет ту же логику для оптимизации изображений: picopt. Поэтому, если вам нужен указатель на то, как это сделать в Python, вы можете взглянуть на исходный код picopt.
