for (int i = 0; i < 60; i++) { for (int j = 0; j < 60; j++) { a[i][j] = i*j; } 请对上述代码进行并行计算，我的平台是VS2022以及CUDA11.6。分为三个线程块计算，第一个线程块计算i从0-19，第二个线程块计算i从20-39，第三个线程块计算i从40-59。

可以使用CUDA实现并行计算，可以按照以下步骤进行：

1. 将代码放入CUDA kernel函数中，将循环变量i和j替换为threadIdx.x和blockIdx.x的组合。

2. 为每个线程块分配一个唯一的标识符，可以使用dim3结构来指定线程块的大小和数量。在这种情况下，可以使用dim3(20, 1, 1)来指定每个线程块的大小。

3. 调用CUDA kernel函数时，将dim3结构作为参数传递，并指定要启动的线程块数量。在这种情况下，可以使用dim3(3, 1, 1)来指定启动3个线程块。

下面是示例代码：

__global__ void calculate(int a[][60]) {
    int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    for (int j = 0; j < 60; j++) {
        a[x][j] = x * j;
    }
}

int main() {
    int a[60][60];
    int (*dev_a)[60];
    cudaMalloc((void **)&dev_a, sizeof(int) * 60 * 60);

    dim3 blockSize(20, 1, 1);
    dim3 gridSize(3, 1, 1);

    calculate<<<gridSize, blockSize>>>(dev_a);

    cudaMemcpy(a, dev_a, sizeof(int) * 60 * 60, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(dev_a);
    return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个名为"calculate"的CUDA kernel函数来执行并行计算。我们使用x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x来计算每个线程的唯一标识符，然后使用这个标识符来计算数组a的值。

在主函数中，我们使用cudaMalloc来分配设备内存，然后使用cudaMemcpy将计算结果从设备内存复制回主机内存。最后，我们使用cudaFree释放设备内存。

请注意，这只是一个示例代码，并不保证能够在所有环境中正常运行。你需要根据你的具体环境进行调整。