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针对 GPU 上的分层 N:M 稀疏置换的高效实现
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了深度学习中的稀疏性技术，包括Spatial Re-parameterization (SpRe)方法和E-Sparse算法，旨在提高模型的计算效率和准确性。这些方法显著加速模型推理，减少内存占用，同时保持与非结构化稀疏性相当的性能。
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关键要点
- 提出了Spatial Re-parameterization (SpRe)方法，用于CNN中的N:M稀疏性应用。
- SpRe方法在训练期间利用非结构化稀疏性的空间稀疏性分布，为N:M稀疏性模型分配额外支路，推理期间可重新参数化。
- 研究提出了一种新的掩码多样性度量方法，降低DNN的内存占用，并引入可转置细粒度稀疏掩码。
- 提出了V:N:M格式，在NVIDIA的Sparse Tensor Cores上执行N:M比例的稀疏化计算，实现高达37倍的加速。
- 引入E-Sparse算法，通过信息熵优化大型语言模型的N:M稀疏性，显著加速模型推理和内存节省。
- 提出了基于衰减的修剪方法，保持与非结构化稀疏性可比的模型精度，同时增加的训练计算量较小。
- GE-SpMM方法支持高通用性的稀疏矩阵加速操作，在真实图像数据集上实现显著加速。
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延伸问答
什么是Spatial Re-parameterization (SpRe)方法？
SpRe方法用于CNN中的N:M稀疏性应用，通过在训练期间利用非结构化稀疏性的空间稀疏性分布，为N:M稀疏性模型分配额外支路，推理期间可重新参数化。
E-Sparse算法如何优化大型语言模型的稀疏性？
E-Sparse算法通过信息熵优化N:M稀疏性，显著加速模型推理并节省内存，同时保持可接受的准确性损失。
V:N:M格式在稀疏计算中有什么优势？
V:N:M格式允许在NVIDIA的Sparse Tensor Cores上执行任意N:M比例的稀疏化计算，实现高达37倍的加速。
如何降低深度神经网络的内存占用？
通过引入新的掩码多样性度量方法和可转置细粒度稀疏掩码，可以有效降低DNN的内存占用。
什么是GE-SpMM方法，它的应用效果如何？
GE-SpMM方法支持高通用性的稀疏矩阵加速操作，在真实图像数据集上实现高达1.41倍和1.81倍的加速。
稀疏化对深度学习模型的影响是什么？
稀疏化可以使模型更小、计算效率更高，并加速硬件的应用，同时保持模型的准确性。
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