【电子星智驾】又有人利用稠密算力和稀疏算力的信息差带节奏了。除了华为和高通的智驾芯片一般用稠密算力标识，包括英伟达和某些自研其实标的都是稀疏算力。
大概：稀疏算力 = 稠密算力 × 2
稠密算力和稀疏算力是两种不同的计算模式，核心区别在于对数据或计算任务的处理方式，具体如下：
核心定义
- 稠密算力：针对稠密数据（数据中大部分元素有实际意义，非零值占比高）进行计算，比如传统的图像像素矩阵、完整的文本向量等。计算时会对数据中的所有元素进行处理，不跳过任何部分。
- 稀疏算力：针对稀疏数据（数据中大部分元素是零或无意义值，有效信息占比低）设计，比如推荐系统中的用户-物品交互矩阵（多数用户未接触多数物品）、自然语言中的词向量（大部分维度为零）。计算时会跳过无意义的元素，只处理有效信息。
关键区别
1. 数据处理效率
- 稠密算力：需遍历所有数据，即使存在大量无效值，也会消耗算力，效率较低。
- 稀疏算力：通过算法识别并跳过无效值，只计算有效部分，能节省算力和时间。
2. 适用场景
- 稠密算力：适用于数据本身密集的场景，如图像处理（每个像素都有意义）、语音信号处理（连续波形数据）。
- 稀疏算力：适用于数据天然稀疏的场景，如搜索引擎（用户查询与网页的匹配）、社交网络（少数用户有直接连接）。
3. 底层设计
- 稠密算力：依赖通用计算架构（如普通CPU、GPU），无需特殊优化。
- 稀疏算力：常需专用算法（如稀疏矩阵乘法）或硬件优化（如定制芯片），以高效定位有效数据。
简单来说，稠密算力是“全面处理”，适合密集数据；稀疏算力是“精准处理”，适合稀疏数据，核心目标是通过适配数据特性提升效率。
