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我正在学习并行计算，解决这个问题？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“首次允许在 taskloop 构造中使用 reduction 子句，并引入了 task_reduction（用于 taskgroup 构造）和 in_reduction（用于 task 和 taskloop 构造）子句”什么意思？什么是线程级（parallel）或 SIMD 级归约？什么又是任务粒度，以及任务粒度下的变量规约？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“
编译器会根据任务数量动态选择归约策略：
- 原子操作：任务数较少时直接通过原子指令合并。
- 树形归约：任务数较多时构建二叉树分层合并，减少全局锁竞争”什么意思？原子指令合并是什么意思？什么又是树形归约，减少全局锁竞争？
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我正在学习并行计算，什么是粗粒度并行？和细粒度并行有什么区别？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，有哪些并行粒度？不同的并行粒度有什么区别？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“OpenMP 5.0 首次允许在 taskloop 构造中使用 reduction 子句，这使得任务循环（由多个动态生成的任务组成的循环）能够直接进行归约操作”什么意思？没允许之前的运行过程是怎样的？允许之后的过程又是怎样的？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“in_reduction
在单个任务（task）或任务循环（taskloop）中声明参与哪个归约上下文”什么意思？什么是规约上下文？什么是任务循环？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“需通过显式同步和线程私有变量实现归约”什么是显式同步？什么又是线程私有变量？这两个如何实现归约？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“需手动处理线程安全（如 atomic 或临界区），易引入死锁或数据竞争”为什么容易引入死锁？举例说明？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，“
#pragma omp taskloop reduction(+:sum) 每个动态生成的 taskloop 任务会创建 sum 的私有副本，初始值为归约操作符的默认值“，什么叫sum的私有副本，归约操作符又是什么？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，#pragma omp parallel for collapse(2)
for (int i=0; i<3; i++) { // 合并两层循环，总迭代次数3×5=15
for (int j=0; j<5; j++) { ... }
}如何验证collapse生效了？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，collapse到底有什么用？总迭代次数没变，怎么就优化了？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，openMP的静态调度schedule(static [, chunk_size])，以chun_size取5，共100次循环为例，是一次为每个线程直接分配20个，还是说每个线程循环分配5个，直到100个分配完？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，void main(int argc, char* argv[]){ int i, j; //在C90版中需提前声明 #pragma omp parallel for private(j) for(i = 0; i < 4; i++){ for(j = 0; j < 4; j++) printf("%d %d\n", i, j); } }，在上面代码中，为什么i不需要私有化？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，对于矩阵遍历，collapse是如何将其扁平化的，处理后的遍历顺序是怎样的，以
#pragma omp parallel for collapse(2) schedule(dynamic)
for (int i=0; i<1000; i++) {for (int j=0; j<1000; j++) {为例？详细解释，越细节越好
我正在学习并行计算，什么是MPI？和OpenMP什么关系？详细解释，越细节越好
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