我试图在一个全新的24核M2 Ultra Mac Studio上使用NMF包。我成功安装了软件包（install.packages("NMF")），但当我加载它（library("NMF")）时，它报告只检测到2个核心：NMF - BioConductor layer [OK] | Shared memory capabilities [OK] | Cores 2/2
下面是一些可复制的代码：

library("parallel")
library("foreach")
library("doParallel")
library("doMC")
library("NMF")

data <- matrix(data = runif(500000), nrow = 10000) # a 10,000 x 50 non-negative data matrix
nmf.options(verbose = TRUE,
            pbackend = 'par',
            cores = 20) # tried manually setting NMF parameters
doMC::registerDoMC(cores = 20) # tried manually registering a parallel backend with doMC

Sys.setenv("R_PACKAGE_NMF_CORES" = 20) # tried setting whatever this variable that the NMF source code references is

# # Set up parallel workers
# cl <- makeCluster(n.cores.to.use.nmf, type = "FORK") 
# registerDoParallel(cl) # tried manually registering a parallel backend with doParallel

nmf.models <- nmf(data, 
                  rank = 5:7, 
                  nrun = 30, 
                  .opt = 'vP20', # tried manually setting it to 20 cores here (v = verbose, P = force parallel, 20 = 20 cores)
                  # .pbackend = 20, # here too
                  seed = 123)

# stopCluster(cl)

同样的代码可以在我的8核M1 MacBook Pro上运行，但我似乎无法让它在新电脑上运行超过2核（太慢了）。我真的很感激任何帮助。
Specs：NMF version .26，R version 4.3.1-arm64，macOS Ventura 13.5.1.
我已经尝试了我能想到的那个代码块中手动覆盖的每一种组合。除了两个平行工作者，我什么也得不到。我看了一下源代码，我不确定，但我怀疑问题出在以下两个地方之一：要么在.onload函数中（因此我尝试手动设置上面的R_PACKAGE_NMF_CORES的值）...

.onLoad <- function(libname, pkgname) {
        
    # set default number of cores
    if( isCHECK() ){
        options(cores=2)
    }else{
        if( nchar(nc <- Sys.getenv('R_PACKAGE_NMF_CORES')) > 0 ){
            try({
                nmf.options(cores=as.numeric(nc))
            })
        }   
    }

...或者在Parallel.R文件（/NMF/R/Parallel.R）中的getMaxCores函数中，它似乎只是将核心数设置为2，而不管：

# Definitions used in the parallel computations of NMF
#
# - reproducible backend
# - reproducible %dopar% operator: %dorng%
# 
# Author: Renaud Gaujoux
# Creation: 08-Feb-2011
###############################################################################

#' @include utils.R
#' @import foreach
#' @import doParallel
NULL

# returns the number of cores to use in all NMF computation when no number is
# specified by the user
getMaxCores <- function(limit=TRUE){
    #ceiling(parallel::detectCores()/2)
    nt <- n <- parallel::detectCores()
    # limit to number of cores specified in options if asked for

    if(n > 2) n <- 2

    # forces limiting maximum number of cores to 2 during CRAN checks
    if( n > 2 && isCHECK() ){
        message("# NOTE - CRAN check detected: limiting maximum number of cores [2/", nt, "]")
        n <- 2L
    }
    n
}

我不明白为什么这两个问题在我的笔记本电脑上不会有问题，在我的笔记本电脑上，并行代码按预期工作，但这是我唯一能想到的。有什么想法吗？先谢了