Here is one way you can do this using the '''numba''' and hashlib libraries in python:

'''
from numba import jit, cuda
import hashlib

@jit(target_backend='cuda')
def parallel_sha256(arr: list[str]):
    m = hashlib.sha256()
    for element in arr:
        for _ in range(100_000):
            m.update(bytes(element))
    m.digest()
'''

This code calls the '''update''' method on each element of the list 100,000 times and then calls '''digest''' to execute the '''sha256''' algorithm. Using the '''jit''' decorator, the code will attempt to be executed on the GPU.
นี่เป็นวิธีหนึ่งที่คุณสามารถทำได้โดยใช้ '''numba''' และไลบรารี hashlib ใน python: ''' จาก numba import jit, cuda import hashlib @jit(target_backend='cuda') def Parallel_sha256(arr: list[ str]): m = hashlib.sha256() สำหรับองค์ประกอบใน arr: สำหรับ _ ในช่วง (100_000): m.update(bytes(element)) m.digest() ''' รหัสนี้เรียก '''update' '' วิธีการในแต่ละองค์ประกอบของรายการ 100,000 ครั้งแล้วเรียก '''ย่อย''' เพื่อดำเนินการอัลกอริทึม '''sha256''' การใช้มัณฑนากร '''jit'' โค้ดจะพยายามดำเนินการบน GPU
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence