在乘以2个矩阵时，使用以下算法:对于i=1 to n，对于j=1 to p，Cij=0，对于k=1 to n，Cij=

Cij += Aik * Bkj

这是矩阵乘法的常见算法，也称为传统的矩阵乘法算法。其中，A和B是两个矩阵，C是结果矩阵，n是A的行数和C的行数，p是B的列数和C的列数。

这个算法的思想是，通过遍历矩阵A的每一行和矩阵B的每一列，将对应位置的元素相乘并累加到结果矩阵C的对应位置。

这个算法的时间复杂度为O(n^3)，因为需要三层循环来完成计算。在实际应用中，对于大规模的矩阵乘法计算，这个算法效率较低。

在云计算领域，矩阵乘法广泛应用于各种科学计算、数据分析、机器学习等领域。例如，在图像处理中，可以使用矩阵乘法来实现图像的卷积操作；在推荐系统中，可以使用矩阵乘法来计算用户和物品之间的关联度。

腾讯云提供了一系列的云计算产品，可以支持矩阵乘法等计算任务的高效执行。例如，腾讯云的弹性MapReduce（EMR）服务可以提供分布式计算能力，加速大规模矩阵乘法等计算任务的处理。具体产品介绍和链接如下：

弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的分布式计算服务，支持大规模数据处理和分析任务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr

通过使用腾讯云的云计算产品，可以提高矩阵乘法等计算任务的效率和可扩展性，满足不同应用场景的需求。

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