稀疏化，稀疏化模型

清华鲁继文团队提出的DynamicViT是一种高效的动态稀疏化Token的视觉Transformer模型稀疏化，旨在解决ViT中Token计算成本问题其主要特点和优势如下动态稀疏化方案DynamicViT通过设计一个可以根据输入信息动态裁剪冗余Token的框架稀疏化，有效解决稀疏化了Token数量增长导致的计算成本剧增问题轻量级预测模块该模型在ViT中嵌入了一稀疏化；用一组多维向量表示的数据，若其在这些向量上大部分分量都为0，则这组特性为该数据的稀疏特性在最初，稀疏性自然地产生于信号处理领域，因为自然界中的信号低频居多，高频部分基本都是噪声，因此使用小波或傅立叶做基矩阵时，表达系数往往只在几个低频的基上比较大，而高频的基所对应的系数基本都接近。

结合Lasso正则化和神经网络LassoNet是一个结合了Lasso正则化和神经网络结构的模型Lasso的线性模型通过L1正则化实现特征选择，但受限于模型复杂度LassoNet试图打破这种限制，通过借鉴ResNet的跳跃连接机制，允许在神经网络结构中保留输入特征与输出的直接关系特征“稀疏化”LassoNet能够在神经网络结构中；二Dropout的逾渗模型动态稀疏化机制训练时以概率p随机断开神经元连接，等效于构造逾渗网络mathcalGt = bigcupi=1^n M_i odot W_i quad M_i sim textBernoullip其中M_i为掩码矩阵，W_i为权重矩阵熵调控作用定义网络信息熵Sp = k_B sum_i=1^N。

一张图清晰地展示了Nvidia稀疏化如何在硬件上加速，同时解答了稀疏化内容加速比来源限制等疑问理解Nvidia的24稀疏化时，新手可能会对“连续权重”的定义产生疑惑Nvidia的24是指在每4个连续权重中最多保留2个非零值图示与描述中，连续权重实际上是在ci方向上取值在卷积计算中，权重通常；定义在方程组求解中，最小二乘优化是一种寻找最佳近似解的策略过定系统在过定系统中，目标是最小化误差的平方和欠定系统在欠定系统中，目标同样是最小化误差的平方和，但要求解向量是可逆的稀疏化概念稀疏性是指在求解问题时，寻找具有很少非零项的解优势相比最小二乘正则化。

稀疏化方法矩阵重排1稀疏化方法刚度矩阵是稀疏的情况下，即大部分元素为零，即可使用稀疏化方法来最小化带宽稀疏化方法包括直接删除零元素使用稀疏矩阵格式存储使用压缩技术等2矩阵重排通过重新排列矩阵中的元素，可以改变矩阵的带宽这些算法可以找到一种重新排列方式，使得矩阵的带宽最；L1正则化是深度学习中常用的一种正则化技术，主要用于防止模型过拟合，通过引入L1范数对模型参数进行约束以下是L1正则化的技术要点一L1范数的定义 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，其公式表示为二L1正则化的作用 稀疏化L1正则化可以使模型参数稀疏化，即部分参数值变为0这有助于进行特征选择，因为模型中。

稀疏化模型

1、防止过拟合稀疏化可视为一种正则化手段，通过约束模型复杂度减少对训练数据的过拟合，可能提升泛化能力，尤其在数据量较少时效果更明显能耗降低计算和内存访问的减少直接降低了设备能耗，对电池供电的物联网设备或移动端应用至关重要保持结构兼容性结构化稀疏如保留完整的滤波器或通道确保输出张量形状。

2、二稀疏化需要算法与软硬件协同优化 要实现稀疏化的理想加速效果，不仅需要模型的稀疏化，还需要硬件能够支持大规模并行计算LIMoE多模态模型虽然通过划分神经网络实现了稀疏化，但并未对整个模型参数进行权重稀疏，因此稀疏化不完整为实现真正的模型稀疏化，可以根据计算特征将无效参数设置为0稀疏剪枝。

3、模型稀疏化Model Sparsity优化深度神经网络，通过减少或去除不必要的参数或层，获得更轻量化的模型，提高推理速度和泛化能力模型稀疏化方法包括参数裁剪等技术稀疏化可以降低模型复杂度，但可能影响性能，需根据实际应用进行权衡模型压缩模型剪枝模型蒸馏模型稀疏化等技术，通过减小模型大小复。

4、结构化稀疏训练是一种优化神经网络模型的方法，其主要好处包括以下几个方面1 提升计算效率减少计算量结构化稀疏通过剪枝移除网络中不重要的权重或神经元，显著降低模型的计算复杂度例如，移除整组权重如通道滤波器或神经元组可以减少矩阵乘法的规模，从而加速推理和训练硬件友好结构化。

5、L1正则化是一种在深度学习中常用的技术，主要用于防止模型过拟合，通过引入L1范数对模型参数进行约束以下是L1正则化的技术要点一L1范数的定义 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，其公式表示为其中，x表示向量，x_1表示x的L1范数二L1正则化的作用 稀疏化L1正则化可以使模型参数。

6、基于这一理念，墨芯通过软硬协同架构设计，打造了新一代的AI计算平台该平台围绕算法和软硬协同解决算力瓶颈，去满足业界对于高算力的需求墨芯推出的首款双稀疏化芯片Antoum稀疏化？支持高达32倍稀疏率，主要面向云端人工智能推理场景，广泛支持TransformerCNNRNNLSTM等模型以及多种数据类型，目前已经实现量产基于Antou。

稀疏化架构

24稀疏化指在每4个连续权重中最多保留2个非零值，这一逻辑有助于理解Nvidia的稀疏化实现方式权重调整在稀疏化时，权重会被调整到ci在最后一个维度，这有助于优化稀疏化效果稀疏比例选择24比例的优势基于加速比和性能优化的权衡，Nvidia选择了24的比例，该比例在GEMM和卷积运算中可。

专访墨芯严恩勖独创“双稀疏化算法”定义AI芯片架构，通过软硬协同解决算力瓶颈 墨芯人工智能科技深圳有限公司简称“墨芯”联合创始人兼首席科学家严恩勖博士，在AI领域拥有深厚的学术背景和实践经验他针对当前AI算力提升面临的挑战，提出了通过稀疏化算法和软硬协同设计来突破算力瓶颈的解决。

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