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混合稀疏训练：实现变压器预训练的4倍FLOP减少
内容提要
本文介绍了多种基于稀疏性的深度学习加速方法，如SparseRT、N:M稀疏性训练和Channel-aware动态稀疏。这些方法在保持模型精度的同时，显著提升了计算速度和效率，适用于大型语言模型和现代硬件，解决了模型部署中的参数和内存问题。
关键要点
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SparseRT是一种基于无结构稀疏性的代码生成器，通过对1x1卷积和全连接层进行计算，速度提升3.4x至5.4x。
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N:M稀疏性训练提出了两种新的基于衰减的修剪方法，保持模型精度的同时，增加的训练计算量相对较小。
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使用稀疏性和数据流的端到端训练流程成功训练大型语言模型，获得4.5倍的端到端加速。
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提出基于DST方法的N:M结构稀疏化学习方案，具有较高的稀疏度和较低的推理时间。
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Channel-aware dynamic sparse方法实现了1.7倍的推理吞吐量加速，且不损失准确率。
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提出新的格式V:N:M用于在NVIDIA的Sparse Tensor Cores上执行稀疏化计算，实现高达37倍的加速。
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通过引入稀疏权重进行微调，提出SquareHead方法在高稀疏率下实现准确恢复。
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自适应稀疏训练（AST）解决了大型语言模型在部署时的参数和内存问题，显著缩小稠密模型与稀疏模型之间的性能差距。
延伸问答
什么是SparseRT，它的主要优势是什么？
SparseRT是一种基于无结构稀疏性的代码生成器，能够在处理1x1卷积和全连接层时实现3.4x至5.4x的速度提升。
N:M稀疏性训练的主要方法有哪些？
N:M稀疏性训练提出了两种新的基于衰减的修剪方法，分别是修剪掩码衰减和稀疏结构衰减。
如何通过稀疏性和数据流训练大型语言模型？
通过使用稀疏性和数据流的端到端训练流程，可以高效训练大型语言模型，并获得4.5倍的端到端加速。
Channel-aware dynamic sparse方法的效果如何？
Channel-aware dynamic sparse方法实现了1.7倍的推理吞吐量加速，同时不损失准确率。
V:N:M格式在稀疏计算中有什么应用？
V:N:M格式用于在NVIDIA的Sparse Tensor Cores上执行稀疏化计算，能够实现高达37倍的加速。
自适应稀疏训练（AST）如何解决模型部署问题？
AST通过知识蒸馏和自适应选择更优的剪枝策略，显著缩小了稠密模型与稀疏模型之间的性能差距。
