Prange Cython не улучшает производительность

Я пытаюсь улучшить производительность некоторых метрических вычислений с помощью Cython prange. Вот мои коды:

def shausdorff(float64_t[:,::1] XA not None, float64_t[:,:,::1] XB not None):
    cdef:
        Py_ssize_t i
        Py_ssize_t n  = XB.shape[2]
        float64_t[::1] hdist = np.zeros(n)

    #arrangement to fix contiguity
    XB = np.asanyarray([np.ascontiguousarray(XB[:,:,i]) for i in range(n)])

    for i in range(n):
        hdist[i] = _hausdorff(XA, XB[i])
    return hdist

def phausdorff(float64_t[:,::1] XA not None, float64_t[:,:,::1] XB not None):
    cdef:
        Py_ssize_t i
        Py_ssize_t n  = XB.shape[2]
        float64_t[::1] hdist = np.zeros(n)

    #arrangement to fix contiguity (EDITED)
    cdef float64_t[:,:,::1] XC = np.asanyarray([np.ascontiguousarray(XB[:,:,i]) for i in range(n)])

    with nogil, parallel(num_threads=4):
        for i in prange(n, schedule='static', chunksize=1):
            hdist[i] = _hausdorff(XA, XC[i])
    return hdist

По сути, на каждой итерации метрика Хаусдорфа вычисляется между XA и каждым XB[i]. Вот сигнатура функции _hausdorff:

cdef inline float64_t _hausdorff(float64_t[:,::1] XA, float64_t[:,::1] XB) nogil:
    ...

моя проблема в том, что и последовательный shausdorff, и параллельный phausdorff имеют одинаковые тайминги. Кроме того, кажется, что phausdorff вообще не создает никакой темы.

Итак, мой вопрос в том, что не так с моим кодом, и как я могу это исправить, чтобы заставить работать многопоточность.

Вот мой setup.py:

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
from Cython.Distutils import build_ext

ext_modules=[
    Extension("custom_metric",
              ["custom_metric.pyx"],
              libraries=["m"],
              extra_compile_args = ["-O3", "-ffast-math", "-march=native", "-fopenmp" ],
              extra_link_args=['-fopenmp']
              ) 
]

setup( 
  name = "custom_metric",
  cmdclass = {"build_ext": build_ext},
  ext_modules = ext_modules
) 

РЕДАКТИРОВАНИЕ 1: Вот ссылка на HTML-код, сгенерированный cython -a: custom_metric. html

EDIT 2: Вот пример вызова соответствующих функций (необходимо скомпилировать файл Cython сначала)

import custom_metric as cm
import numpy as np

XA = np.random.random((9000, 210))
XB = np.random.random((1000, 210, 9))

#timing 'parallel' version
%timeit cm.phausdorff(XA, XB)

#timing sequential version
%timeit cm.shausdorff(XA, XB)