OpenAI Gym сам по себе не поддерживает многоядерность, так как он предназначен для обучения и тестирования алгоритмов обучения с подкреплением в однопоточном режиме. Однако вы можете запустить несколько экземпляров среды Gym параллельно, используя многопоточность или многопроцессорность на уровне Python. В этом случае вы можете использовать такие инструменты, как multiprocessing в Python, Ray для Python или другие средства для параллелизации для управления этими процессами и собирать результаты их работы. Например, среда Stable Baselines3 предлагает векторизованные среды, которые позволяют обучать модели в нескольких средах одновременно. Нужно отметить, что многопоточность и многопроцессорность в Python могут быть сложными для управления и они могут иметь свои собственные проблемы и ограничения, поэтому использование их требует тщательного планирования и разработки.