请注意，这是一个基于思考的问题。 给定的代码尝试测试不超过一定范围（10,000,000）的数字是否为质数。

bool test_prime(int x){
   if (x == 0)
      return false;
   int lim = (int) sqrt((double) x);
   for (int i = 2; i <= lim; i++) {
      if (x % i == 0)
          return false;
   }
   return true;
}

#pragma omp parallel for schedule(static)
for (int t = 0; t < nthreads; t++) {
    tf(t,nthreads,xmax,isprime);
}

有两种类型的线程函数tf：

void thread_run_interleave(int t,int nthreads,int xmax,bool *isprime) {
    for (int x = t; x <= xmax; x += nthreads) {
        isprime[x] = test_prime(x);
    }
}

void thread_run_chunk(int t,bool *isprime) {
    int npt = (xmax + nthreads - 1)/nthreads;
    int xstart = npt*t;
    int xlast = t == nthreads-1 ? xmax : xstart + npt - 1;
    for (int x = xstart; x <= xlast; x++) {
        isprime[x] = test_prime(x);
    }
}

提速如下：

1. 2个线程：交织1.04，块1.62
2. 3个线程：交织1.93，块2.17
3. 4个线程：交织1.92，块2.74
4. 5个线程：交织3.53，块3.08
5. 6个线程：交织1.93，块3.86

第一个问题要求解释thread_run_interleave的加速。 （注意：回答此问题需要 考虑test_prime的行为。例如，什么时候它必须做很少的工作？）

• 为什么不使用2个线程加速？
• 为什么关于线程数的加速不是单调的？ （提示：注意 4和6个线程的行为。）

老实说，我不知道原因。我知道在输入test_prime很小的情况下x的工作量很少，而对于大的值它却做了很多工作。