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超越2:4：在GPU上高效变换器推理的V:N:M稀疏性探索
内容提要
本文综述了深度学习中稀疏性技术的研究进展，探讨了通过稀疏化优化神经网络以降低计算复杂度和存储需求。介绍了多种稀疏化方法及其在视觉变压器中的应用，强调了稀疏性对模型性能和计算效率的影响。
关键要点
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本文系统梳理了深度学习领域中稀疏性技术的研究现状，提供了稀疏性实现、训练策略及数学方法的教程。
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提出了一种先将视觉变压器稀疏化再训练的方法，以减小训练存储开销和推理复杂度。
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通过实验证明了transformer架构的激活图稀疏化可以显著降低计算量并提高效率。
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应用2:4结构稀疏化与量化方法，设计的压缩方案在几乎无损精度降低的情况下将视觉变压器模型大小减少6.4-12.7倍。
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探讨了参数稀疏性对Transformer扩展行为的影响，首次确定了描述权重稀疏性与训练数据量关系的扩展定律。
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提出了一种新颖的Transformer稀疏化方案，通过整合卷积滤波器和泛洪填充方法，实现了超过现有稀疏Transformer模型的3.08倍加速。
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提出了一种新的格式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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通过限制梯度传递以减少梯度噪声，改善高稀疏度区域视觉和语言模型性能。
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提出混合稀疏训练（MST）解决大语言模型预训练过程中的高计算需求问题，实现高达75%的FLOPs减少。
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提出ELSA方法，实现视觉变换器中各层自定义的稀疏配置，显著减少内存与推理时间。
延伸解读
稀疏性技术的实际应用
稀疏性技术在深度学习中的应用不仅限于模型压缩，还能显著提高计算效率。通过将视觉变压器稀疏化，研究表明可以在保持模型精度的同时，减少训练存储开销和推理复杂度。这为实际部署提供了更高的灵活性，尤其是在资源受限的环境中。
最佳稀疏度的探索
研究首次确定了权重稀疏性与训练数据量之间的关系，揭示了最佳稀疏度的概念。随着训练数据量的增加，最佳稀疏度也随之提高。这一发现为模型设计提供了理论依据，帮助研究者在不同规模的数据集上优化模型性能。
新型稀疏化方案的优势
新提出的Transformer稀疏化方案通过结合卷积滤波器和泛洪填充方法，实现了显著的计算加速。这种方法不仅提高了训练效率，还在评估质量上表现出色，显示出在深度学习模型中采用创新稀疏化策略的重要性。
延伸问答
稀疏性技术在深度学习中的作用是什么？
稀疏性技术通过优化神经网络结构，降低计算复杂度和存储需求，从而提高模型性能和计算效率。
如何通过稀疏化优化视觉变压器的训练过程？
可以先将视觉变压器稀疏化，然后再进行训练，以减小训练存储开销和推理复杂度。
2:4结构稀疏化的效果如何？
应用2:4结构稀疏化与量化方法，可以在几乎无损精度降低的情况下，将视觉变压器模型大小减少6.4-12.7倍。
什么是混合稀疏训练（MST），它解决了什么问题？
混合稀疏训练（MST）通过动态稀疏训练与稀疏变换相结合，解决了大语言模型预训练过程中的高计算需求问题，实现了高达75%的FLOPs减少。
新提出的V:N:M格式有什么优势？
V:N:M格式用于在NVIDIA的Sparse Tensor Cores上执行稀疏化计算，实现高达37倍的加速，几乎不降低准确性。
如何改善高稀疏度区域的模型性能？
通过限制梯度传递以减少梯度噪声，可以改善高稀疏度区域视觉和语言模型的性能。
