我正在學習并行計算，解決這個問題？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“首次允許在?taskloop?構造中使用?reduction?子句，并引入了?task_reduction（用于?taskgroup?構造）和?in_reduction（用于?task?和?taskloop?構造）子句”什么意思？什么是線程級（parallel）或 SIMD 級歸約？什么又是任務粒度，以及任務粒度下的變量規約？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“
編譯器會根據任務數量動態選擇歸約策略：
- ??原子操作??：任務數較少時直接通過原子指令合并。
- ??樹形歸約??：任務數較多時構建二叉樹分層合并，減少全局鎖競爭”什么意思？原子指令合并是什么意思？什么又是樹形歸約，減少全局鎖競爭？
？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，什么是粗粒度并行？和細粒度并行有什么區別？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，有哪些并行粒度？不同的并行粒度有什么區別？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“OpenMP 5.0 首次允許在?taskloop?構造中使用?reduction?子句，這使得任務循環（由多個動態生成的任務組成的循環）能夠直接進行歸約操作”什么意思？沒允許之前的運行過程是怎樣的？允許之后的過程又是怎樣的？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“in_reduction??
在單個任務（task）或任務循環（taskloop）中聲明參與哪個歸約上下文”什么意思？什么是規約上下文？什么是任務循環？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“需通過顯式同步和線程私有變量實現歸約”什么是顯式同步？什么又是線程私有變量？這兩個如何實現歸約？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“需手動處理線程安全（如?atomic?或臨界區），易引入死鎖或數據競爭”為什么容易引入死鎖？舉例說明？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，“
#pragma omp taskloop reduction(+:sum) 每個動態生成的?taskloop?任務會創建?sum?的私有副本，初始值為歸約操作符的默認值“，什么叫sum的私有副本，歸約操作符又是什么？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，#pragma omp parallel for collapse(2)
for (int i=0; i<3; i++) { ? ? ?// 合并兩層循環，總迭代次數3×5=15
? ? for (int j=0; j<5; j++) { ... }
}如何驗證collapse生效了？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，collapse到底有什么用？總迭代次數沒變，怎么就優化了？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，openMP的靜態調度schedule(static [, chunk_size])，以chun_size取5，共100次循環為例，是一次為每個線程直接分配20個，還是說每個線程循環分配5個，直到100個分配完？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，void main(int argc, char* argv[]){ int i, j; //在C90版中需提前聲明 #pragma omp parallel for private(j) for(i = 0; i < 4; i++){ for(j = 0; j < 4; j++) printf("%d %d\n", i, j); } }，在上面代碼中，為什么i不需要私有化？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，對于矩陣遍歷，collapse是如何將其扁平化的，處理后的遍歷順序是怎樣的，以
#pragma omp parallel for collapse(2) schedule(dynamic)
for (int i=0; i<1000; i++) {for (int j=0; j<1000; j++) {為例？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，什么是MPI？和OpenMP什么關系？詳細解釋，越細節越好
我正在學習并行計算，？詳細解釋，越細節越好
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