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突破无规则稀疏计算边界，编译框架CROSS数倍提升模型性能

本篇工作已被 HPCA 2025 接收，由上海交大先进计算机体系结构实验室蒋力教授课题组（IMPACT）完成，同时也获得了上海期智研究院的支持。第一作者是刘方鑫老师与博士生黄世远。

在现代 AI 模型的快速迭代中，如何在保持模型精度的同时提升计算效率成为关键课题。尤其在大规模 AI 推理中，非结构化稀疏矩阵的计算效率低下成为难以突破的瓶颈。面对这一挑战，我们自主研发了 CROSS—— 一种创新的端到端稀疏编译优化方案，为 AI 推理带来细粒度稀疏计算的加速效果。