我需要计算以下矩阵数学：
D * A
其中D是密集的，A是稀疏的，以CSC格式
cuSPARSE允许乘以稀疏*密集，其中稀疏矩阵是CSR格式。
根据相关问题，我可以简单地通过转置A.来将CSC“转换”为CSR
我也可以计算（A ^ T * D ^ T）^ T，因为我可以处理转换的结果
在这种方法中，我也可以避免“转置”A，因为CSR ^ T是CSC。
唯一的问题是cuSPARSE不支持在此操作中转置D，因此我必须预先转置它，或将其转换为CSR，这是完全浪费，因为它非常密集。
有没有解决方法？
谢谢。
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我找到了解决方法
我在整个代码中将内存访问更改为D.
如果D是mxn矩阵，并且我曾经D[j * m + i]访问它，现在我正在通过D[i * n + j]访问它，这意味着我将其设为行 - 主要而不是列 - 主要。
cuSPARSE以列主格式预测矩阵，并且因为rows-major转置是column-major，我可以将D传递给cuSPARSE函数作为伪转置而无需进行转置。