如果部署的扩展在CPU资源方面不足，可以考虑以下解决方法：

1. 优化代码：检查应用程序的代码，尽量减少CPU密集型的操作，例如减少循环次数、避免不必要的计算等。可以使用代码分析工具来识别和优化性能瓶颈。

示例代码：

# 优化前的代码
def calculate():
    result = 0
    for i in range(1, 1000000):
        result += i
    return result

# 优化后的代码
def calculate():
    return sum(range(1, 1000000))

2. 使用多线程或多进程：将任务划分为多个子任务，并使用多线程或多进程并行处理，以充分利用多核CPU的性能。

示例代码（使用多线程）：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_data(data):
    # 处理数据的逻辑

def parallel_processing(data_list):
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        executor.map(process_data, data_list)

3. 使用更高性能的硬件：如果当前的CPU资源无法满足需求，可以考虑升级服务器的硬件配置，例如使用更高主频的CPU或增加CPU核心数。

请注意，以上解决方法只是一些常见的方法，具体的解决方案需要根据具体情况进行调整和优化。