この種の問題にCudaが役立つかどうか（およびCudaでどのようにアプローチするか）疑問に思っています。基本的に、リストの組み合わせを見つけるために python を使用してきましたが、データが大きくなると、gpu で実行するのは興味深いアイデアかもしれません。
リストが[1, 2, 3,4,5,6,7,8]あり、組み合わせのみが必要だとすると、次の7ようになります。
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 8)
(1, 2, 3, 4, 5, 7, 8)
(1, 2, 3, 4, 6, 7, 8)
(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8)
(1, 2, 4, 5, 6, 7, 8)
(1, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
データが大きくなると、時間がかかります。私はitertools.combinations自分からすべてを抽象化するものを使用しているので、これを自分でプログラムしようとすると、参照できるリソースまたはプロキシ コードはありますか? 組み合わせに関連するアルゴリズムのほとんどは再帰的であり、私の Cuda カードは再帰をサポートしていません。
どこから始めるべきかについての提案/ヒントはありますか?