mclapply() использует только 2 ядра в 32-ядерной системе

Я пытаюсь сократить время вычислений, связанное с несоответствием раупа и крика, как рассчитано Chase et al. 2011. Для этого я пытаюсь использовать параллельные вычисления на 32-ядерной машине на базе Ubuntu, на которой работает сервер Rstudio.

Это код, который я использую, чтобы попытаться запустить вычисления параллельно. Rstudio использует два ядра для обработки вычислений (определяемых через htop), предполагая, что я достиг некоторого уровня параллельных вычислений. Однако я бы хотел, чтобы Rstudio использовала больше ядер, так как в ее распоряжении до 32 ядер.

f <- function(i) {
rc.shedding.otu <- raup_crick(df.shedding.otu, classic_metric = TRUE, plot_names_in_col1 = FALSE, reps = 999)
}

mclapply(1:100, f)

Применение mclapply() для параллельных вычислений для меня относительно новое. Однако я надеялся, что другие, более опытные в этой области, смогут определить, является ли это результатом ошибки в моем коде или ограничения, основанного на функции, которую я пытаюсь выполнить. Любое понимание или совет очень ценится!