稀疏矩阵乘法（SpMM）在大模型中的复兴：利用NVIDIA Sparse Tensor Core加速MoE推理 大家好！今天我们来聊聊一个在深度学习领域，特别是大模型推理中越来越重要的技术：稀疏矩阵乘法（SpMM）。过去，由于计算效率的限制，稀疏矩阵乘法在深度学习中应用较少。然而，随着模型规模的爆炸式增长，稀疏化成为了降低计算成本、加速推理的关键手段。NVIDIA Sparse Tensor Core的出现，为SpMM带来了硬件加速，使得它在大模型，尤其是MoE（Mixture of Experts）模型的推理中焕发了新的生命。 稀疏矩阵：从概念到应用 首先，我们来回顾一下什么是稀疏矩阵。简单来说，稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。与稠密矩阵相比，稀疏矩阵能够节省大量的存储空间，并在计算时减少不必要的零值运算。 在深度学习中，稀疏性可以出现在多个层面： 权重稀疏: 模型的权重矩阵中存在大量的零值，例如通过剪枝（Pruning）等方法获得的稀疏模型。 激活稀疏: 模型的激活值中存在大量的零值，例如ReLU激活函数带来的稀疏性。 专家选择稀疏 (MoE): 在MoE模型中，每个输入只 …
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