| block_reduce_max |
本样例基于BlockReduceMax实现最大值归约，可用于对每个datablock内所有元素求最大值 |
| get_reduce_repeat_sum_spr |
本样例介绍基础api GetReduceRepeatSumSpr的调用。GetReduceRepeatSumSpr的功能是获取ReduceSum接口的计算结果 |
| get_reduce_repeat_max_min_spr |
本样例介绍基础api GetReduceRepeatMaxMinSpr的调用，GetReduceRepeatMaxMinSpr的功能是获取ReduceMax、ReduceMin连续场景下的最大/最小值以及相应的索引值 |
| mean |
本样例介绍了基于Ascend C异构混合编程模型演示Mean融合算子的核函数直调实现，根据最后一轴的方向对各元素求平均值 |
| pair_reduce_sum |
本样例基于PairReduceSum实现求和归约，可用于相邻两个（奇数下标和偶数下标）元素求和 |
| reduce_max_computation_of_the_first_n_data_elements |
本样例基于ReduceMax的tensor前n个数据计算接口实现最大值归约，可用于指定从输入tensor的前n个数据中计算找出最大值及最大值对应的索引位置 |
| reduce_max_high_dimensional_tensor_sharding_computation |
本样例基于ReduceMax的tensor高维切分计算接口实现最大值归约，可用于从所有的输入数据中找出最大值及最大值对应的索引位置，使用mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。 |
| reduce_min_computation_of_the_first_n_data_elements |
本样例基于ReduceMin的tensor前n个数据计算接口实现最小值归约，可用于指定从输入tensor的前n个数据中找出最小值及最小值对应的索引位置 |
| reduce_min_high_dimensional_tensor_sharding_computation |
本样例基于ReduceMin的tensor高维切分计算接口实现最小值归约，可用于从所有的输入数据中找出最小值及最小值对应的索引位置，使用mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。 |
| reduce_sum_computation_of_the_first_n_data_elements |
本样例基于ReduceSum的tensor前n个数据计算接口实现求和归约，可用于指定对输入tensor的前n个数据求和 |
| reduce_sum_high_dimensional_tensor_sharding_computation |
本样例基于ReduceSum的tensor高维切分计算接口实现求和归约，可用于对所有的输入数据求和，使用mask用于控制每次迭代内参与计算的元素 |
| reducemax |
本样例介绍了调用ReduceMax高阶API实现reducemax算子，在所有的输入数据中找出最大值及最大值对应的索引位置 |
| reducemean |
本样例演示了基于ReduceMean高阶API实现reducemean算子。样例对一个多维向量按照指定的维度求平均值 |
| reducemin |
本样例演示了调用ReduceMin高阶API实现reducemin算子。样例对一个多维向量在指定的维度求最小值 |
| reducesum_lowlevel |
本样例演示了基于ReduceSum高阶API实现reducesum算子。样例对一个多维向量按照指定的维度进行数据累加 |
| repeat_reduce_sum |
本样例基于RepeatReduceSum实现求和归约，可用于每个repeat内所有数据求和 |
| sum |
本样例介绍了调用Sum高阶API实现sum算子，获取输入数据最后一个维度的元素总和 |
| whole_reduce_max |
本样例基于WholeReduceMax实现最大值归约，可用于对每个repeat内所有数据求最大值以及其索引index，返回的索引值为每个repeat内部索引 |
| whole_reduce_min |
本样例基于WholeReduceMin实现获得每个repeat内所有数据的最小值及其索引index的功能，返回的索引值为每个repeat内部索引 |
| whole_reduce_sum |
本样例基于WholeReduceSum实现对每个repeat内所有数据求和的功能 |
