4:2稀疏矩阵乘，又称Sparse Matmul。该场景下输入的原始左矩阵A、右矩阵B为稀疏矩阵，稀疏矩阵B中每4个元素中至少有2个为零元素；在进行Matmul计算前，用户需要自行对B矩阵进行4：2稠密化，即基于原始稀疏矩阵B在每4个元素中过滤掉2个零元素，使B矩阵稠密化为稠密矩阵；Sparse Matmul场景调用Matmul API完成A矩阵与4:2稠密化后的B矩阵的矩阵乘计算。Sparse Matmul可以跳过稀疏矩阵B中的零元素，仅对非零元素进行数据搬运存储和计算，从而减少矩阵乘计算时的内存占用和计算量，提升性能。
