((f f) (g g)) 在应用级减少和正常级减少中是如何减少的？两者都以相同的方式减少语句吗？
我正在尝试编写一个函数，将 numpy ndarray 减少到给定的形状，从而有效地“取消广播”该数组。例如，
我正在尝试使用 CUDA 实现总和减少，但是我希望减少是向右而不是向左..
我写了下面的代码，但我不知
<pre><code>int v[10] = {2,9,1,3,5,7,1,2,0,0};
int maximo = 0;
int b = 0;
int i;
#pragma omp parallel for shared(v) private(i) reduction(max
假设你得到了这个界面：
<pre class="lang-java prettyprint-override"><code>public interface Item {
boolean canCombine(It
子集求和问题定义如下：
<块引用>
给定一组<em>正</em>整数<em>s₁,...,sₙ</em>，是否存在{1,...的子集<e
我正在尝试在 Dyalog APL 中解决 <a href="https://projecteuler.net/problem=18" rel="nofollow noreferrer">Euler 18</a>，但我无
我有点困惑，我已经使用在线教程中概述的扭曲减少很长一段时间了，它从未引起过问题。这些是片段
我希望 OpenMP 将一个 <em><strong>大</strong></em> 数组缩减为一个较小的动态数组。例如，其中
<pre><code>larg
我正在为一个库编写一个函数，该函数接受一个包含 2 次幂元素的大型数组（在 GPU 内存中）。此函数必
我尝试测试 OpenMP 和 MPI 并行实现的两个向量的内积（元素值是动态计算的），发现 OpenMP 比 MPI 慢。
我
尊敬的stackflowrs：我想知道是否有人可以回答我的问题并告诉我错误在哪里。假设我有一个包含 n 个特征
我想实现这个算法
<a href="https://dournac.org/info/gpu_sum_reduction" rel="nofollow noreferrer">https://dournac.org/info/gpu_sum_
我正在学习OpenMP,并且遇到了以下示例： #pragma omp parallel shared(n,a,b,c,d,sum) private(i)
{
#pragma omp for nowait
for (i=0; i<n; i++)
a[i] += b[i];
#pragma omp for nowait
for (i=0; i<n; i
