有效运算
1GOP稠密运算 × (1 - 稀疏度)Instrument / sparsity-energy
存算一体和神经形态计算的能效，何时来自计算本身，何时来自数据稀疏性？
稀疏负载的收益取决于事件生成、索引与同步开销；高稀疏并不自动等于高能效。
回到 CIM / neuromorphic 研究档案Interactive model / software simulation
稀疏与事件能耗模型
把稀疏度、CIM 效率与事件开销放在一起，观察能效优势何时被控制开销吃掉。
在该模型下，稀疏和 CIM 的组合仍有明显理论收益，需用真实负载验证。
有效吞吐比
2.46×CIM 收益 × 事件开销后的相对值近似能耗指数
5.37pJ用于比较配置，不是器件实测EVIDENCE NOTE
简化能耗模型；不替代器件级仿真。
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