Многопроцессорность Python медленнее, чем одиночная

Sort.py

import random
import time

def time_analysis(func):
    def do_func(*args, **kwargs):
        print('[INFO] \'{}\' analysis started (N = {}).'.format(func.__name__, len(args[0])))
        start_time = time.clock()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.clock()
        total_time = end_time - start_time
        print('[INFO] \'{}\' took {} seconds (N = {}).'.format(func.__name__, total_time, len(args[0])))
        return result

    return do_func


@time_analysis
def bubble_sort(num_list):
    num_len = len(num_list)
    for i in range(num_len - 1):
        for j in range(num_len - i - 1):
            if num_list[j] > num_list[j + 1]:
                num_list[j], num_list[j + 1] = num_list[j + 1], num_list[j]
    return num_list

if __name__ == '__main__':
    N = 30000
    random_list = list(range(N))
    random.shuffle(random_list)
    bubble_sort(random_list)

    random_list = list(range(N))
    random.shuffle(random_list)
    bubble_sort(random_list)

Parallel.py

from multiprocessing import Pool, cpu_count
from Sort import *

def bubble_sort_parallel(*args, **kwargs):
    return bubble_sort(*args, **kwargs)

if __name__ == '__main__':
    N = 30000
    random_list = list(range(N))
    random.shuffle(random_list)
    pool.apply_async(bubble_sort_parallel, (random_list,))
    random_list = list(range(N))
    random.shuffle(random_list)
    pool.apply_async(bubble_sort_parallel, (random_list,))

    pool.close()
    pool.join()

Один поток занял всего 2 секунды, а многопроцессорность - 8 секунд.

N = 300 000. Одиночный поток занял всего 200 секунд, а многопроцессорность - 1400 секунд.

Почему использование многопроцессорной обработки медленнее, чем однопоточная?

Как я мог улучшить производительность?

Платформа: Linux, pypy2.7-5.10.0, 4 ядра на моем компьютере

Многопроцессорность: [Рисунок многопроцессорности] [https://i.stack.imgur.com/QksXf.png]

Одиночный поток: [Рисунок одного потока] [https://i.stack.imgur.com/9HYw7.png]