Dense vs Sparse

在GPU计算、高性能计算（HPC）和AI模型部署的上下文中，Dense和Sparse是描述数据存储格式或计算模式的关键术语，直接影响内存使用、计算效率和优化策略。以下是详细解释：

1. Dense（稠密）

定义

• 数据存储：所有数据（包括零值）显式存储，内存连续排列。
  • 例如：稠密矩阵（Dense Matrix）中每个元素（包括零）都占用内存。
• 计算模式：所有数据参与计算，无跳过或压缩。

典型场景

• 稠密矩阵计算：如GEMM（通用矩阵乘法）、卷积（Convolution）。
• 全连接层（Dense Layer）：神经网络中每个输入与所有权重相乘。
• 图像/张量处理：像素或张量值通常以稠密形式存储。

GPU优化重点

• 内存连续性：通过合并内存访问（Coalesced Memory Access）提高带宽利用率。
• 计算密集型优化：利用Tensor Core加速（如FP16/INT8稠密矩阵乘）。

2. Sparse（稀疏）

定义

• 数据存储：仅存储非零值及其位置（如坐标、索引），大幅节省内存。
  • 例如：稀疏矩阵（Sparse Matrix）用(row, col, value)三元组表示非零元素。
• 计算模式：跳过零值计算，仅处理有效数据。

典型场景

• 稀疏矩阵运算：如SpMM（稀疏矩阵乘稠密矩阵）、稀疏卷积。
• 自然语言处理（NLP）：词嵌入、注意力矩阵可能稀疏。
• 推荐系统：用户-物品交互矩阵通常稀疏。

GPU优化重点

• 压缩格式：使用CSR（Compressed Sparse Row）、CSC（Compressed Sparse Column）等格式减少存储开销。
• 负载均衡：避免线程因稀疏数据分布不均导致的计算倾斜（如使用cuSPARSE库）。
• 条件分支优化：减少稀疏计算中的线程分歧（Thread Divergence）。

3. Dense vs Sparse 对比

总结

• Dense：规则数据，适合GPU的并行计算，优化重点是内存和计算密集型任务。
• Sparse：不规则数据，需特殊存储和计算优化，避免GPU资源浪费。
• 关键点：根据实际数据特性选择格式，例如AI推理中可能将稀疏模型转换为稠密以利用Tensor Core加速。