让$D$是一个稀疏矩阵。我要计算$D\times D^T$. 作为$D$相当大，所以我是行切片$D$. 这意味着对于一个范围$(i,j)$, 我在计算$C = D(i:j,:) \times D^T$并执行一些后处理$C$. 我正在根据我的可用内存选择索引。我想知道英特尔 MKL 中是否有任何内置函数可以做到这一点。我现在正在做的是：

1. 预计算$D^T$.
2. 对于行切片$(i,j)$, 计算 CSR 处理程序$D(i:j,:)$
3. $C = D(i:j,:) \times D^T$, 使用 mkl_sparse_s_spmmd

这种方法使用额外的内存来计算和保存$D^T$作为预处理步骤。我正在使用spmmd，因为生成的矩阵会很密集。spmmd允许我们对第一个矩阵进行操作，但不能对第二个矩阵进行操作。还有一个sp2m，但在这种情况下，相乘矩阵是稀疏的。我错过了什么方法？