Optimizing Deep Neural Networks With N :m Structured Sparsity
Résumé: Deep neural networks (DNNs) have grown increasingly large and complex, which requires effective optimization techniques to improve efficiency and scalability. Sparsity has emerged as a primary and widely adopted optimization approach, enabling significant reductions in DNN computational demands while preserving model performance. Specifically, structured N:M sparsity has emerged as a promising approach due to its alignment with modern hardware architectures, allowing for efficient model compression and computations
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