Многопроцессорная обработка внутри дочернего потока

Каждая программа представляется через один процесс. Процесс - это контекст выполнения, в котором работает один или несколько потоков. Все потоки в одном процессе имеют один и тот же транш виртуальной памяти, назначенный процессу.

Python (ссылка на CPython, например Jython и IronPython, не имеет GIL) является особенной, поскольку она имеет глобальную блокировку интерпретатора (GIL), которая предотвращает параллельный запуск многопоточного ядра на нескольких ядрах. Только код, освобождающий GIL, может работать по-настоящему параллельно (операции ввода-вывода и некоторые C-расширения, такие как numpy). Для этого вам придется использовать модуль многопроцессорности для cpu-связанного кода python, который вам нужно запустить параллельно. Процессы startet с модулем многопроцессорности затем будут запускать собственный экземпляр интерпретатора python, чтобы вы могли обрабатывать код по-настоящему параллельно.

Обратите внимание, что даже однопотоковое python-приложение может работать на разных ядрах, а не параллельно, но последовательно, в случае, если ОС перераспределяет выполнение в другое ядро после переключения контекста.

Вернуться к вашему вопросу:

если я создам несколько процессов внутри дочернего потока, они будут ограничены этим ядром?

Вы не создаете процессы внутри потока, вы создаете новые независимые процессы python с теми же ограничениями исходного процесса python и на каких ядрах будут выполняться потоки новых процессов вплоть до ОС (... поскольку вы долго манипулировать ядро-сродством процесса, но не отходить туда).