稀疏感知&稀疏预定义数据调度器
稀疏感知的数据调度器和稀疏预定义的数据调度器虽然都针对稀疏数据的高效调度，但在处理方式和灵活性上有所不同。
- 稀疏感知数据调度器（Sparse-Aware Scheduler）
稀疏感知数据调度器的核心在于其动态适应性和智能调度能力。它不仅知道数据是稀疏的，还能动态识别稀疏性模式并实时适应调度，例如在执行计算时自动忽略零值区域。这种调度器在运行时分析数据分布情况，并有能力根据数据的稀疏模式调整资源使用策略。其主要特性包括：
动态分析：可以实时检测输入数据的稀疏分布，灵活处理零值位置。
智能跳过：通过跳过无效数据来减少计算量，避免加载冗余数据，提升效率。
自适应调度：调度器会根据数据的稀疏性实时调整调度方案，使其在处理不同稀疏模式时都能高效运行。
应用场景广泛：特别适合于非结构化稀疏数据（例如自然语言、图像）以及稀疏性不固定的情况。
例如，在稀疏矩阵乘法中，稀疏感知调度器会在检测到数据行或列为空时直接跳过该操作，而无需提前定义特定数据块的稀疏性。
- 稀疏预定义数据调度器（Sparse Predefined Scheduler）
稀疏预定义数据调度器则是基于预定义的稀疏结构进行调度。在开始调度前，它需要对数据进行初步分析并预先确定稀疏位置或模式，之后在执行过程中根据预设方案跳过这些稀疏部分。其特点包括：
预定义稀疏结构：稀疏模式在调度前已知，系统会提前定义哪些部分为稀疏区域（即不包含有用信息），然后按此方案调度数据。
固定调度策略：因为稀疏区域是预定义的，调度器执行时不再进行动态分析，适合稀疏性较稳定的数据结构。
计算效率高：在稀疏结构固定的情况下非常高效，例如在固定形状的稀疏矩阵或图数据中使用。
这种调度器常用于结构化稀疏数据，比如特定类型的图神经网络（GNN）或稀疏矩阵乘法等，数据结构的稀疏模式在任务初始化时已知且稳定。
总结区别
动态适应性：稀疏感知数据调度器能够在运行时动态识别和处理稀疏性，而稀疏预定义调度器则基于已知的稀疏结构进行调度。
适用场景：稀疏感知调度器适合稀疏性不确定或不规则的场景，而稀疏预定义调度器更适合已知稀疏模式的数据结构。
资源调度：稀疏感知调度器更灵活，适合需要实时调整资源分配的任务；而稀疏预定义调度器执行速度快，但需要先知道稀疏模式。
总体来看，稀疏感知调度器更智能且适应性强，而稀疏预定义调度器则在已知稀疏性下运行效率更高。
