UNIT 52 / 78 · W07-5
用主项目回答一个性能问题
本单元预计 6 核心小时。可以分成多个学习时段，按完整小节推进；停下来时留下输入、命令、结果和下一步。
时间包含阅读、编码与检查，是学习预算而非期限。打开此页只保存阅读位置，不代表通过验收。
先知道自己在观察什么
可信测量、原始样本与性能模型 →
对照真实样本程序，确认校验和计时不共用错误假设。
并行分解、分块与负载均衡 →
读局部累加、partial槽位与join后合并，把同样责任应用到自己的实现。
先备不清楚时，沿章节入口补读；不要依赖翻过页数判断进度。
先留下自己的预测或独立尝试
先运行42个边界组合的教学基线，再对照本人分区测试；不复制它作为独立作品。
局部累加再合并 →源码下载与编译入口
下载到自己的练习目录。按本节给出的完整命令编译；多文件与driver要求见原任务。需要时查阅文件保存与编译操作 →
27-b.cpp先保存预测，再核对正文标明的预期或诊断。完整构建、多文件与设备实验按原任务命令执行。
通过一个变动看清原因
在副本加入p=8和64对应的小规模输入，保留全套原检查并更新案例计数说明。
修改后应观察到什么
所有合法组合与顺序oracle相同；线程数增加不改变整数答案。
换一组条件，独立解决
在同一Reduction Lab测n=0、1000、100000，workers=1、2、4；保存Release原始样本，并只回答‘线程创建成本在小输入上是否明显’。
用这些条件检查自己的实现
- 每个结果先通过合法输入合同与独立oracle；每组合先预热再多次采样。
- 注明计时是否含线程创建；没有稳定优势时不发布speedup结论，仍保留原始数据。
用证据决定是否进入下一单元
- 局部累加减少的是哪些共享操作？
- 如何区分算法变快与计时范围偷偷变小？
本单元的验收依据
代码、测试、原始CSV和一个可证伪假设形成闭环；通过后再进入GPU共性模型，不购买设备。
留下自己的代码或推演、测试输入、真实输出和仍不确定的问题。未达到要求时，下一次继续本单元。