1.当讨论矩阵-向量乘法时，我们通常假设m和n，即矩阵的行数和列数，都能够被t整除，t是线程的个数。但是，如果m和n不满足能被t整除的条件，那么用什么公式分配数据？

如果矩阵的行数和列数不能被线程数整除，可以采用以下公式来分配数据：

- 每个线程处理的连续行数为 m / t 向下取整。
- 最后一个线程处理的行数为 m - (t-1) * (m/t)。

这样每个线程就可以处理相同大小的数据块，最后一个线程会处理剩下的行数。对于向量，可以采用类似的方法将其分割为 t 个连续的块。这种方法可以有效地利用多线程计算的能力，提高矩阵-向量乘法的计算效率。

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当讨论矩阵-向量乘法时，我们通常假设m和n，即矩阵的行数和列数，都能够被t整除，t时线程的个数。但是如果m和n不满足能被t整除的条件，那么用什么公式类分配数据？

如果矩阵的行数和列数不能被线程数t整除，可以考虑将矩阵拆分成更小的块，每个块的大小为m'×n'，其中$m'=m/t$，$n'=n/t$ 。然后，每个线程可以负责计算若干个块。具体来说，可以使用如下公式进行数据分配：

- 对于第i个线程，它需要计算第$i\times k+1$ 到$(i+1)\times k$个块，其中$k=\lfloor m/t \rfloor$ 。如果$i=k-1$，则需要计算到第m个块。
- 每个块的大小为$m'\times n'$，当矩阵的行数或列数无法被线程数整除时，最后几个块的大小可能会小于$m'\times n'$。

需要注意的是，这种方式会导致线程之间的负载不均衡，因为最后几个线程需要计算的块的大小可能会小于其他线程计算的块的大小。为了解决这个问题，可以采用动态任务分配的策略，即让每个线程在完成自己的任务后，去帮助其他线程完成剩余的任务。

1、当讨论矩阵-向量乘法时，我们通常假设m和n，即矩阵的行数和列数，都能够被t整除，t是线程的个数。但是，如果m和n不满足能被t整除的条件，那么用什么公式来分配数据？

如果矩阵的行数和列数不能被线程数量整除，可以用余数来分配数据。具体来讲，余数部分可以随机分配给不同的线程，以均衡负载。例如，假设矩阵的行数和列数分别为m和n，线程数量为t，那么每个线程可以计算m/t行矩阵向量乘积，余数部分可以在t个线程中随机分配。这种方法可以简单快捷地实现矩阵向量乘积运算的并行化，同时避免线程之间的竞争和不必要的通信。