mlr - mlr が 6 コアのみを使用するようにする方法

Question

私は 8 コア Linux で次のコードを使用しており、8 コアすべてを使用しています (6 ワーカーのそれぞれが 130% の使用率を占めています)。

    library(mlr); library(parallel); library(parallelMap)

# Load data
    iris_num <- iris; iris_num$Species <- as.numeric(iris_num$Species)

#create tasks
    traintask <- makeRegrTask(data = iris_num, target = 'Species')

#create learner
    lrn = makeLearner('regr.xgboost'); nthread <- min(6, detectCores());
    lrn$par.vals = list(print.every.n = 500, objective = "reg:linear", eval_metric="rmse", nthread = nthread)

#set parameter space

    params <- makeParamSet(
      makeIntegerParam("max_depth",lower = 5L,upper = 20L), # 6
      makeNumericParam("min_child_weight",lower = 1L,upper = 20L), # 1
      makeNumericParam("subsample",lower = 0.5,upper = 1),
      makeNumericParam("colsample_bytree",lower = 0.5,upper = 1),
      makeIntegerParam("nrounds",lower=3000,upper=5000),
      makeNumericParam("lambda",lower=0.75,upper=1),
      makeNumericParam("lambda_bias",lower=0,upper=0.75),
      makeNumericParam("gamma",lower=0,upper=1),
      makeNumericParam("eta", lower = 0.01, upper = 0.05) # 0.3
    )

#set resampling strategy
    rdesc <- makeResampleDesc("CV",iters=9L)

#search strategy
    ctrl <- makeTuneControlRandom(maxit = 10L)

#set parallel backend
    if(Sys.info()['sysname'] == "Linux") {
      parallelStartMulticore(cpus = nthread, show.info = T)
    } else parallelStartSocket(cpus = nthread, show.info = T)

    tune <- tuneParams(learner = lrn, task = traintask,resampling = rdesc,measures = rmse, par.set = params, control = ctrl, show.info = T)

mlr が 6 コアのみを使用するようにする方法