引言
稀疏矩阵乘法(SpMM)是很多领域，包括但不限于科学计算、机器学习和数据分析中的核心操作。然而，高效的执行SpMM操作通常是挑战性的，特别是当我们希望在现代硬件架构上，如GPU，进行大规模并行处理时。幸运的是，使用CUDA，我们可以设计并实现高效的SpMM算法。
在本文中，我们将探讨CUDA下的新批处理算法用于SpMM，并通过示例代码详细解释如何实现。
1. 稀疏矩阵的概念
稀疏矩阵是其大部分元素为零（或默认值）的矩阵。在许多应用中，数据经常以稀疏形式出现，因此存储和处理这些数据的方法非常重要。使用特定的数据结构，如CSR (Compressed Sparse Row) 或 CSC (Compressed Sparse Column)，我们可以更有效地存储和处理稀疏矩阵。
1.1 CSR格式
CSR格式由三个数组组成：
values[]: 存储非零元素的值。row_ptr[]: 存储每行的开始位置在values[]中的索引。col_indices[]: 对于values[]中的每个元素，存储它在原始矩阵中的列索引。
例如，考虑以下稀疏矩阵：
3 0 0
0 0 0
0 7 0
其CSR表示为：
values[] = [3, 7]
row_ptr[] =