一旦所有的SM都被完全占用，所有剩余的线程块都保持不变直到当前的执行被完成。由于线程块完成的速度和顺序是不确定的，随着内核进程的执行，起初通过bid相连的活跃线程块会变得不太连续了。观察输入和输出布局，你会注意到：·读：通过原矩阵的行进行访问，结果为合并访问·写：通过转置矩阵的列进行访问，结果为交叉访问。因此，当用对角坐标表示块ID时，需要将对角坐标映射到笛卡尔坐标中，以便可以访问到正确的数据块。

共享内存被SM中的所有常驻线程块划分，因此，共享内存是限制设备并行性的关键资源。为了获得高内存带宽，共享内存被分为32个同样大小的内存模型，它们被称为存储体，每个存储体可以存储8个字节大小的数据 （计算能力2.x为4位），它们可以被同时访问。__syncthreads还确保在障碍点之前，被这些线程访问的所有全局和共享内存对同一块中的所有线程都可见。内存栅栏的功能可确保栅栏前的任何内存写操作对栅栏后

坐标稀疏矩阵格式（COO）存储了稀疏矩阵中每个非零元素的行坐标、列坐标及其元素值。因此当通过给定的行列坐标对存储在COO格式中的稀疏矩阵进行检索的时候，如果没有匹配值，那么这个位置的值为零. 只有当矩阵中的非零元素不到1/3时，才会节约存储空间。编译： nvcc -o dense2csr cusparse.cu -lcusparse。cuSPARSE是一个线性代数库，内含很多通用的稀疏线性代数函数

在codewars中，有一个质因数分解题：Primes in numbershttps://www.codewars.com/kata/54d512e62a5e54c96200019e/train/pythoncode:运行OUT Of Time欢迎优化def primeFactors(n):...primelist = []for x in range(...