3.2.3 矢量化处理：Pack 与 Unpack

文档摘要

3.2.3 矢量化处理：Pack 与 Unpack 3.2.3 矢量化处理：Pack 与 Unpack 在现代高性能计算架构尤其是深度学习推理引擎的构建中，我们常常面临一个根本性的矛盾：硬件计算单元渴望规整、 dense 的数据流，而现实世界的业务数据却是稀疏、变长且碎片化的。GPU 的 Tensor Core 如同精密的流水线，只有在数据填满整个向量寄存器时才能发挥峰值算力，但用户请求的序列长度千差万别。若直接按最大长度 padding 所有请求，不仅浪费显存带宽，更会导致计算资源的巨大空转。为了解决这一阻抗 mismatch，矢量化处理中的 Pack 与 Unpack 机制应运而生。这并非简单的内存拷贝，而是一场关于数据布局重构、索引映射管理以及计算掩码构造的精密手术。