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我在 ispc 中编写了以下内核来执行稀疏矩阵密集矩阵乘法（SpMM）

// assume same number of rows and columns in the sparse matrix
export void __spmm_csr_ispc_naive(uniform int64 num_rows, // num_rows and columns in the sparse matrix
                            uniform int64 num_cols, // num_cols in the dense matrix
                            uniform int64 Ap[], // row pointers
                            uniform int32 Aj[], // column indices
                            uniform float Ax[], // values
                            uniform float B[],  // dense matrix
                            uniform float C[])  { // result matrix

    // foreach (i = 0 ... num_rows) {
    for (int64 i = 0; i < num_rows; i++) {
        int32 row_start = Ap[i];
        int32 row_end   = Ap[i+1];
        // for (int j = 0; j < num_cols; j++) {
        foreach (j = 0 ... num_cols) {
            float sum = 0.0f;
            for (int64 jj = row_start; jj < row_end; jj++) {            
                int32 k = Aj[jj];                     // column index
                int64 b_idx = k*num_cols + j;
                float aValue = Ax[jj];              // a mat value from column index
                float bValue = B[b_idx];
                sum += aValue * bValue;
            }
            int64 c_idx = i*num_cols + j;
            C[c_idx] = sum; 
        }
    }
}

这里的稀疏矩阵使用 CSR（压缩稀疏行）格式。稀疏矩阵在其密集格式中具有维度 (num_rows, num_rows)。Ap 是 num_rows+1 长度的一维数组，而 Aj 和 Ax 是 num_rows * num_rows * 0.1 的一维数组，因为我正在创建稀疏度为 10% 的稀疏矩阵

内核似乎适用于 num_rows 等于 70000 及以下的值，但是当我尝试使 num_rows 等于 75000 或更高时，代码给出了分段错误错误。由于我使用 int64 作为数组索引，我不确定我在这里做错了什么。任何解决此问题的帮助表示赞赏。

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