我想做的是这样的： 我在第一（行）维中有一个“扩展”数组。例如，我有一个1080行和1920列的图像。此扩展数组为（8 * 1080）行和1920列，8表示“行块”大小。 我想要做的是制作一个新的大小为8x1的数组。 这个新数组将把每个块的总和保持在第i个（i = 0到7）。
在上面的示例中，新数组（i = 0）的第一个元素将是扩展数组中这些像素的总和（线性索引，逐列）：
0，8（因为8是第二个块的第一个元素），16（第三个块）.....
另一个示例是第二个元素：
1，9，17，...
我认为这可以并行化吗？我正在尝试解决此问题，但我无法尝试，我尝试了gfor但找不到解决方法，使用arrayfire是否可能？任何帮助表示赞赏！
我尝试使用gfor，但无法解决问题。
这是我尝试的一些代码：rx是8x1（p_squared_1 = 8） rx_all是扩展的（p_squared *行，列）数组。 注意，我正在使用seq“ +”运算符，因为如果我尝试编写“ i + p_squared_1”会出现歧义，我认为...这是我的错误，但是我找不到其他方法来向其中添加值一个seq对象。
Number我希望得到一个8x1数组，其中每个第i个元素是扩展数组中每个块的第i个元素的总和。
答案 0 :(得分：1)
我认为您可以通过执行af::moddims和af::sum来实现这一目标。
array img_expanded(1080*8, 1920);
array img_expanded_reshaped = moddims(img_expanded, 8, 1920*1080);
array result = sum(img_expanded_reshaped, 1);
moddims调用将数组重塑为8x（1920 * 1080）数组，然后在第二维上进行求和。
如果将1920面作为主导尺寸，则可以得到更好的性能。这样不仅可以与CPU内存中的图像布局相匹配，并且可以避免在往返于GPU的传输中进行转置，而且经过重整的数组将具有较大的第一维，从而具有更好的GPU利用率。
array img_expanded(1920, 1080*8);
array img_expanded_reshaped = moddims(img_expanded, 1920*1080, 8);
array result = sum(img_expanded_reshaped, 0);
这将需要您重构更多部分代码。