How can advancements in hardware support for unstructured weight sparsity further enhance the benefits of Sparse-IFT models
非構造化重みスパース性向けのハードウェアサポート技術（hardware support for unstructured weight sparsity） の進歩は Sparse-IFT モデルから得られる利益をさらに向上させる方法です。具体的な強化点として次のような点が挙げられます：
推論速度向上: 非構造化重みスパース性向け特別設計された専用ソフトウェアカーネルおよび専用ハードウェア（例: DeepSparse, Cerebras CS-2) を活用することで推論速度 (inference throughput) を大幅改善できます。
トレーニング効率: Sparse Wide IFT モデル等 の Sparse-IsoFlop 変換した DNN をCerebras CS-2等 のサポート対象システム上でトレーニングす れば，従来手法(例: GPU) と比較して数倍～数十倍早く学習完了・受容出来ました．
これら技術進展から期待される成果物中心的観点から，今後更良質及び高能力DNNs開発目指す場合，Unstructured Weight Sparsity 技術採択不可欠だろう．