用于Pytorch的快速块稀疏矩阵
这个PyTorch扩展使用块稀疏矩阵而不是密集矩阵来替代torch.nn.Linear。
由于您可以用稀疏矩阵直接替换模型中的线性层，因此可以非常轻松地进行稀疏矩阵实验。
动机
该库的目的是表明稀疏矩阵可用于神经网络，而不是密集网络，而不会显着改变精度。
这是个好消息，因为稀疏矩阵可释放空间和计算方面的节省： 50％的稀疏矩阵将仅使用50％的内存，并且理论上将仅使用50％的计算。在这个库中，与天真的实现相比，我们利用Cutlass来提高CUDA性能。但是，由于
