例如，如果你有一个MxK矩阵A，其中K不是4的整数倍，你需要创建一个新的Kx4矩阵B，其中额外的列是全零。接着，将A左乘到B的每一行，得到的结果是一个新的Mx4矩阵，然后再处理剩下的部分（如果有）。这种方式虽然增加了临时存储的需求，但通过并行化可以提高计算效率 举个例子

假设我们有两个矩阵，A是一个5x7（M=5，K=7）的矩阵，而理想的乘积需要一个5x4的矩阵，因为标准的步骤是按4列一组处理。在这种情况下，我们将原矩阵A扩充成5x8的新矩阵B，即在原有的7列上补全两个全零列。新矩阵B看起来像这样：

| a11 a12 a13 a14 0   0 |
| a21 a22 a23 a24 0   0 |
| a31 a32 a33 a34 0   0 |
| a41 a42 a43 a44 0   0 |
| a51 a52 a53 a54 0   0 |

然后我们按行将A左乘到B的每一行，形成一个5x4的结果矩阵。之后，由于最后两列全是零，它们与原始矩阵A的任何列乘积都将是零，所以我们只需忽略这四列即可。

举例来说，如果我们有：
A = | 1 2 3 4 |
| 5 6 7 8 |
| 9 10 11 12 |

扩增后的B可能是：
B = | 1 2 3 4 0 0 |
| 5 6 7 8 0 0 |
| 9 10 11 12 0 0 |
| 0 0 0 0 0 0 |
| 0 0 0 0 0 0 |

最终结果矩阵将只包含前四个元素的乘积，其余部分由于零填充不会影响最终结果。