英伟达GPU的“稀疏算力”是针对神经网络中大量零值矩阵带来的低效率问题而提出的一种优化技术。以下是对英伟达GPU稀疏算力的详细解析：
一、稀疏算力的背景与意义
在神经网络中，运算中的权重有高达70%可能是零。这些零值矩阵不仅占据了大量的存储空间，还增加了计算的复杂度，降低了计算效率。因此，英伟达提出了稀疏算力技术，通过硬件优化来专门解决这一低效问题。
二、稀疏算力的实现方式
稀疏张量核心：
英伟达在其Ampere架构中引入了稀疏张量核心，该核心能够有效处理结构化和非结构化稀疏性，使其适用于各种AI工作负载。
稀疏张量核心通过压缩矩阵格式来消除零元素的存储和处理，显著减少了内存带宽需求，降低了计算复杂度。
细粒度结构化稀疏：
Ampere架构还提供了细粒度结构化稀疏功能，该功能以4个相邻权重为一组，其中至少有2个权重必须为0，即50%的稀疏率。
这种稀疏模式可实现高效的内存访问能力，有效的模型推理加速，并可轻松恢复模型精度。
三、稀疏算力的关键性能指标
FP16张量核心运算：312 TFLOPS（万亿次浮点运算）。
INT8张量核心运算：624 TOPS（万亿次整型运算）。
结构化稀疏性提升：最高可达2倍。
内存带宽节省：最高可达50%。
能效提升：30%~40%。
四、稀疏算力的应用与优化策略
应用场景：
稀疏算力在大型语言模型和深度学习任务中至关重要，因为它大大影响服务器租赁的性能和成本。
在香港数据中心等服务器托管设施中，稀疏算力已被广泛应用于提升AI任务的效率。
优化策略：
具有自适应阈值的精细模型剪枝。
动态稀疏注意力机制。
混合稀疏模式以实现最佳性能。
自动稀疏模式发现。
负载平衡的稀疏算力调度。
五、稀疏算力的实际效果与优势
实际效果：
在香港数据中心的测试中，稀疏计算展现了显著性能提升，包括内存带宽需求减少40%、Transformer模型加速1.7倍、能耗减少30%、总体拥有成本降低25%、推理延迟降低45%、批处理吞吐量增加2.1倍等。
优势：
稀疏算力技术能够显著提升AI任务的效率，降低计算成本。
通过优化存储和处理方式，减少了内存带宽需求，降低了计算复杂度。
适用于各种AI工作负载，具有广泛的应用前景。
综上所述，英伟达GPU的稀疏算力技术是一种针对神经网络中大量零值矩阵带来的低效率问题的优化技术。通过稀疏张量核心和细粒度结构化稀疏等实现方式，该技术能够显著提升AI任务的效率，降低计算成本，并具有广泛的应用前景。
