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y)a3Most einsum operations are reductions and until NumPy 2.3 reductions
    never (or almost never?) used the `GROWINNER` mechanism to increase the
    inner loop size when no buffers are needed.
    Because einsum reductions work roughly:
 
        def inner(*inputs, out):
            accumulate = 0
            for vals in zip(*inputs):
                accumulate += prod(vals)
            out[0] += accumulate
 
    Calling the inner-loop more often actually improves accuracy slightly
    (same effect as pairwise summation but much less).
    Without adding pairwise summation to the inner-loop it seems best to just
    not use GROWINNER, a quick tests suggest that is maybe 1% slowdown for
    the simplest `einsum("i,i->i", x, x)` case.
 
    (It is not clear that we should guarantee precision to this extend.)
    i@Bgð?i r¡r
)
ÚdecimalN)r ÚfinforC
Úepsr^Úbroadcast_tor‰r)Únumror`
s   r'Útest_einsum_chunking_precisionrÜ
sa€ð(€CØ”—‘œ"Ÿ*™*Ó%×)Ñ)¨DÑ0Ñ0€EÜ
)‰)Eœ2Ÿ?™?¬2¯8©8°E«?¸CÓ@Ó
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Únumpyr Ú numpy.testingrrrrrrr    r
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