文档摘要

8.3.2 针对稀疏性（Sparsity）的硬件级加速应用 在深度学习模型规模持续膨胀的今天，我们正站在一个微妙而危险的临界点上：一块A100显卡上运行的LLaMA-3-70B推理任务，其激活张量中超过62%的元素为零；ResNet-50在ImageNet验证集上某一层卷积输出的稀疏度（zero ratio）峰值可达89.3%；而更令人警醒的是——这些零值并非噪声，而是结构化、可预测、可压缩、可跳过的计算冗余。 会员。《8.3.2 针对稀疏性（Sparsity）的硬件级加速应用》收录于灏天文库文集《TensorRT加速推理》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号61915。

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