SNACK：GPU 上真正稀疏的神经网络层
原文标题：Beyond Masked Sparsity: SNACK Enables Truly Sparse Neural Networks on GPU
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论文提出 SNACK，一种真正稀疏的 GPU 层，只存储与计算非零连接，并提供简洁的 PyTorch API 支持稀疏范式下的梯度反向传播。其配套 SNACK-COO 定制 COO 格式 SpMM CUDA 内核针对小批量、高稀疏场景优化。在 90% 稀疏度下单层训练提速 8 倍、推理提速 4 倍，端到端将 GPT-2 峰值训练内存降低最多 40%。
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SNACK 真稀疏 GPU 层在 90% 稀疏度下单层训练提速 8 倍，GPT-2 训练峰值内存降 40%。
- •只存储与计算非零连接，摆脱传统二值掩码稀疏的算力浪费
- •配套 SNACK-COO 定制 COO 格式 SpMM CUDA 内核，针对小批量高稀疏场景优化
- •90% 稀疏度下单层训练提速 8 倍、推理提速 4 倍，内存比稠密少 72%
- •端到端将 GPT-2 峰值训练内存降低最多 40%
- •99% 稀疏度下图式推理延迟较 Dense+Mask 降低 4.8 倍
为什么重要：若真稀疏层能落地，大模型训练与单流推理的显存和算力瓶颈有望被直接缓解，对做稀疏训练和推理优化的团队是可直接复用的方向。
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