トップ › 用語集 › スパース性（Sparsity）

スパース性（Sparsity）とは（Sparsity）

ひとことで：AIモデルの中の「ゼロに近くて計算しなくてよい部分」を飛ばして速くする仕組み。仕様表の数字が2倍に見える原因になります。

詳しく

AIモデルの重み（計算に使う数値の集まり）には、ゼロにしても結果にほとんど影響しない部分があります。NVIDIAのTensorコアは、決まった形でゼロを含むデータなら、その部分の計算を省いて最大2倍の速さで処理できます。これを「構造化スパース性」と呼びます。注意点は、メーカーの仕様表で大きく書かれている数字が、この「スパース性あり」の値であることが多い点です。通常のモデルではこの効果は得られず、「デンス（密）」と書かれた値、つまりおおむね半分が実力の目安になります。中古のAI用GPUを比較したり、見積もりを出したりするときは、表の注記（＊With sparsity など）を必ず確認し、デンス値どうしで比べてください。