第一章 基础认知：两种算力的本质差异

1.1 稠密算力：精确制导的饱和打击

• 定义：对连续存储数据进行无差别计算

• 核心特征：
• 100%计算密度：每个计算单元都必须参与运算
• 规整数据流：矩阵/张量结构严格对齐
• 确定性时延：可精准预测计算耗时

1.2 稀疏算力：智能跳转的精确手术

• 定义：基于条件判断的动态计算筛选

• 核心特征：
• 非均匀计算密度：有效计算占比可降至10%以下
• 数据依赖跳转：计算路径实时动态调整
• 压缩存储格式：采用CSR（Compressed Sparse Row）等编码方案

第二章 技术解剖：架构设计的基因差异

2.1 硬件实现对比

2.2 关键技术突破

1. 矩阵分块（Tiling）：将大矩阵拆分为32×32子块提升缓存命中

2. 张量核融合：在V100上实现FP16累加到FP32的混合精度计算

3. 波前调度（Wavefront Scheduling）：AMD CDNA架构的并行优化技术

1. 2:4结构化稀疏：NVIDIA Ampere架构的权重剪枝标准

2. 动态激活预测：华为达芬奇架构的零值跳过技术

3. 概率性访存：Cerebras的稀疏数据流引擎

第三章 应用战场：不同领域的算力博弈

3.1 稠密算力的统治领域

• 科学计算：天气预报WRF模型中，全球网格划分产生10^18个计算点

• 图形渲染：RTX 4090的129TFLOPs算力支撑8K光追实时渲染

• 自动驾驶：BEV感知模型需连续处理多摄像头输入流

3.2 稀疏算力的新兴领地

• 推荐系统：阿里妈妈广告系统实现万亿级特征维度实时推理

• 知识图谱：Meta的ESKG引擎处理240亿实体关系查询

• 大语言模型：GPT-4注意力矩阵动态稀疏度达73%

第四章 性能博弈：实测数据揭示真相

4.1 算力效率对比（以A100 vs TPU v4为例）

4.2 经济性分析（以训练175B参数模型为例）

• 稠密集群：需要4096块A100，耗电7.2MW，成本$460万

• 稀疏集群：仅需1024块TPU v4，耗电1.1MW，成本$210万

第五章 未来趋势：融合计算的曙光

5.1 行业最新动态

• NVIDIA：Hopper架构支持动态稀疏化转换

• AMD：CDNA3引入稀疏矩阵加速指令

• Intel：Ponte Vecchio集成Flexible Sparsity引擎

5.2 技术融合方向

1. 动态稀疏感知：运行时自动识别可稀疏化计算流

2. 混合精度调度：关键路径用稠密计算，边缘路径启用稀疏优化

3. 存算一体设计：Samsung的HBM-PIM实现存储端稀疏过滤

结语：算力的辩证统一

1. 研究Open SparTA开源稀疏编程框架

2. 实验PyTorch的torch.sparse模块

3. 跟踪MLPerf基准测试的稀疏推理赛道