TorchSparse++ 是一个新的 GPU 库，通过高效的稀疏卷积内核生成器和稀疏自动调整器，能够以极低的工程成本实现高性能的稀疏卷积计算，并在推理和训练任务中实现了显著的加速。

Oct, 2023

近年来，深度学习方法的利用显著增加，尤其是卷积神经网络（CNNs），已成为涉及结构化网格数据的各个领域，如图片分析和处理中的主要方法。然而，在许多领域中，激光雷达和 3D 传感器的指数增长导致了对 3D 点云分析的增加需求。与照片不同，点云呈现稀疏性且缺乏规则网格，因此存在着不同的处理和计算问题，这对于包括物体识别在内的各种应用非常关键。

Feb, 2024

提出了一种轻量级的 Sparse Point-Voxel Convolution 模块作为基础，通过基于 SPVConv 的灵活体系结构设计空间，实现了 3D Neural Architecture Search 以搜索高效而有效的网络体系结构，并将该方法应用于自动驾驶和 3D 目标检测领域，取得了较好的实验结果。

Jul, 2020

本文提出一种基于稀疏矩阵的计算优化方法，通过对深度学习应用中的稀疏矩阵进行深入研究，开发出可用于稀疏矩阵与密集矩阵乘法和采样密集 - 密集矩阵乘法的高性能 GPU 核，实现了神经网络模型的加速和内存节省。

Jun, 2020

Minuet 是一种专为现代 GPU 设计的内存高效的稀疏卷积引擎，通过使用新型的分段排序双遍历二分搜索算法、轻量级方案进行瓦片大小自动调优以及高效的 GEMM 分组方法，显著提高了点云网络执行效率并在多个方面取得了超过以往模型的性能提升。

Dec, 2023

本论文提出了一种基于定常块大小的高效稀疏深度学习推断软件堆栈，可以将稀疏加速器应用于 Transformer-based 语言模型，我们的稀疏加速器在处理各种 GEMM 形状时，比现有的稀疏库快一个数量级，在 Xeon 上具有高效的性能。

Jun, 2023

本研究提出了一种基于多尺度稀疏张量的点云几何压缩方法，称为 SparsePCGC，使用 Sparse Convolution-based Neural Network 和 Occupancy Probability Approximation 模型计算不同尺度的空间相关性来提高估计空间占用概率的准确性和压缩效率。在各种数据集中，该方法在无损和有损压缩模式下均表现出与标准化的 MPEG G-PCC 以及流行的基于学习的方案相比的最先进性能，同时具有低复杂度的优势。

Nov, 2021

本文提出一种直接以高维网格中的稀疏采样点集合形式处理点云的网络架构，采用稀疏双边卷积层作为构建块，实现对网格的有效卷积计算，可以灵活地进行分层和空间感知特征学习，并且可以轻松地将基于点或基于图像的表示方法应用于网络中，实验证明本文的方法在三维分割任务中胜过现有的最先进技术。

Feb, 2018

本研究提出了一种具有开创性的算法硬件协同设计，利用 PointPillars 编码的稀疏性加速 3D 目标检测网络的处理，达到了极高的节能与速度。

May, 2023

本文介绍了一种使用稀疏性来代替密集操作的高效神经网络建模方法，通过实现一系列高效的稀疏基本操作，并将其用于 MobileNet v1，MobileNet v2 和 EfficientNet 等体系结构中进行了测试，表明稀疏模型不仅效率更高，而且精度比基准模型更高。

Nov, 2019