稀疏

 

在GPU计算或AI芯片的上下文中，“稀疏”（Sparsity）通常指的是利用计算模型或数据中的稀疏性（即大量零值或无关值）来优化性能和效率的一种技术。

什么是稀疏？

稀疏指的是数据或计算操作中存在大量零值或不重要的元素。在机器学习和深度神经网络（DNN）中，这种稀疏性可能出现在以下几个方面：

1. 权重稀疏 ：神经网络的权重矩阵中有很多值为0（例如通过剪枝技术移除不重要的连接）。
2. 激活稀疏 ：输入数据或中间层的激活值（Activation）中包含大量零值（如ReLU激活函数会将负值置为0）。
3. 数据稀疏 ：输入数据集本身可能是稀疏的，例如自然语言处理中的词向量表示（大部分元素为0）。

 

稀疏性的核心在于：如果能识别并跳过这些零值的计算，就可以减少计算量和内存访问，从而提升性能和能效。

 

稀疏计算在GPU中的应用

现代GPU（如NVIDIA的Ampere架构A100、Hopper架构H100，以及昇腾910系列）通过硬件和软件优化，利用稀疏性来加速AI任务。以下是具体机制：

1. 稀疏加速的核心原理

• 传统密集计算 ：无论数据是否为零，GPU都会对矩阵中的每个元素执行乘加操作（Multiply-Accumulate，MAC），计算量与矩阵大小成正比。
• 稀疏计算 ：硬件检测到零值时跳过相关操作，只计算非零值，从而减少计算量。例如，NVIDIA的A100和H100支持2:4稀疏模式（Structured Sparsity），即在一个4元素块中至少有2个零值，硬件会自动优化计算。

2. 性能提升

• 理论倍增 ：如果模型中50%的权重或激活值为零，且硬件支持稀疏加速，理论上计算速度可提升2倍。这就是NVIDIA宣传的“稀疏性能翻倍”（如A100的312 TFLOPS提升至624 TFLOPS，H100的989 TFLOPS提升至1979 TFLOPS）。
• 实际效果 ：实际性能增益取决于稀疏比例和模型结构，通常在1.5x到2x之间。

3. 硬件支持

• NVIDIA ：从Ampere架构开始引入稀疏Tensor Core，支持2:4结构化稀疏，Hopper架构进一步优化稀疏计算。
• 昇腾910 ：华为的达芬奇核心也支持稀疏加速，但具体实现细节较少公开，可能更依赖软件层（如CANN）识别稀疏模式。

 

举例说明

假设有一个4x4的权重矩阵：

[1, 0, 2, 0]
[0, 3, 0, 4]
[5, 0, 6, 0]
[0, 7, 0, 8]

• 密集计算 ：需要执行16次乘加操作。
• 稀疏计算 ：矩阵中有8个零值，如果硬件支持稀疏加速，只需计算8次非零值的乘加，计算量减半。

在实际神经网络中，这种稀疏性可以通过剪枝（Pruning）人为引入，例如移除小权重值，然后用稀疏加速硬件高效执行。

稀疏的优势与局限

优势

1. 性能提升 ：减少冗余计算，加速训练和推理。
2. 能效优化 ：降低功耗，适合数据中心大规模部署。
3. 内存节省 ：稀疏数据可以用压缩格式存储（如CSR、COO），减少带宽需求。

局限

1. 模型依赖 ：并非所有模型都天然稀疏，需通过剪枝或其他技术引入稀疏性，可能影响精度。
2. 硬件支持 ：需要专门设计的加速器（如Tensor Core），普通硬件无法充分利用稀疏性。
3. 软件适配 ：稀疏计算需要框架（如PyTorch、TensorFlow或MindSpore）支持，否则难以发挥硬件潜力。