如何计算函数的值，而不返回它们或设置它们全局(对于numba.cuda)？

对于numba.cuda，可以使用cuda.jit装饰器来定义一个CUDA函数，并使用cuda.grid函数来获取当前线程的索引。在CUDA函数中，可以通过计算函数的值并将其存储在一个数组中来实现计算函数的值而不返回或设置全局变量。

以下是一个示例代码：

import numba.cuda as cuda
import numpy as np

@cuda.jit
def compute_values(result):
    idx = cuda.grid(1)
    x = idx * 0.1  # 根据需要计算函数的值的公式进行计算
    result[idx] = np.sin(x)  # 将计算结果存储在结果数组中

def main():
    num_threads = 10  # 线程数
    result = np.zeros(num_threads)  # 存储计算结果的数组
    threads_per_block = 32  # 每个块中的线程数
    blocks_per_grid = (num_threads + (threads_per_block - 1)) // threads_per_block  # 网格中的块数

    compute_values[blocks_per_grid, threads_per_block](result)  # 调用CUDA函数进行计算

    print(result)  # 打印计算结果

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中，我们定义了一个名为compute_values的CUDA函数，它接受一个数组result作为参数，并使用cuda.grid函数获取当前线程的索引。然后，根据需要计算函数的值的公式进行计算，并将结果存储在result数组中。最后，我们使用blocks_per_grid和threads_per_block参数来配置CUDA函数的执行方式，并调用CUDA函数进行计算。

这是一个简单的示例，你可以根据具体的需求和函数来修改代码。关于numba.cuda的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的Numba官方文档：Numba官方文档。