要充分利用所有的CPU，可以使用多线程来并行执行任务。以下是一个使用多线程的代码示例：

import threading

# 定义一个任务函数
def task():
    # 在这里编写你的任务逻辑
    pass

# 定义一个线程类
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        # 在线程中执行任务函数
        task()

# 创建多个线程并启动
num_cpus = threading.cpu_count()  # 获取CPU核心数
threads = []
for _ in range(num_cpus):
    thread = MyThread()
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
    thread.join()

上述代码中，我们首先获取了CPU核心数，并创建了对应数量的线程。然后，我们启动了每个线程，并等待它们执行完毕。这样就可以充分利用所有的CPU核心，将任务并行执行，提高整体的编译速度。

需要注意的是，具体如何将任务进行并行化取决于编译器的架构和要编译的代码。上述代码仅提供了一个通用的示例，具体实现还需要根据具体情况进行调整和优化。