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残联理事长:已解决500多万贫困残疾人脱贫问题

2019-08-22 02:56 来源:企业家在线

  残联理事长:已解决500多万贫困残疾人脱贫问题

  警方提醒:在收到钱币时一定要注意提高防范假币意识,特别是多次拿出现金交换的,很有可能是骗子,如碰到章女士这种类似情况的要及时报警。习近平出席会议并发表重要讲话。

早上8:30,施立维准时来到位于运河花园的志愿服务驿站,开始了他一天的志愿服务工作。钱币投资人不要急功近利,不要对钱币快速升值抱有太大希望。

    (三)主要指标:  1。将有3000名市民与大运河同行,助力“建设运河文化带,唱响幸福新时代”。

  他们都是有理想、有信念的人,他们说既然选择了武术,就必须要吃得苦,受得累,这是学习武术必须要承受的。俯瞰之下,淹城宛若面具。

展览持续至11月6日。

  钱币收藏也是一种投资本地钱币收藏研究者秦鸣晨认为,在各种收藏中,钱币所包含的历史性、综合性价值以及知识性、趣味性内容是其他收藏难以比拟的。

  中国平遥国际摄影大展(PIP)是国内举办时间较早,具有广泛国际影响力的摄影活动,从2001年至今,已经成功举办了15届。其中,3元人民币市场上存量很稀少,价值已经被炒高了1万多倍。

  那么,它们会是什么样子呢?  创意当头炮  为什么有创意的文创产品吸引人,是它的深沉感,还是它萌萌哒?创意能形成一种氛围,当人们的文化生活、休闲时间、碎片化时间越来越多时,生活、职场压力就需要这种氛围来缓解。

  ”“并不是说工作满一年才能拿年终奖。以常州道德讲堂微信公众号为主体,基于移动网络新媒体,致力打造一个立足常州、面向全国的道德传播和实践平台——掌上道德讲堂于今年1月23日开通,这一模式改变了道德讲堂“你讲我听”的单一模式,坚持线上线下互动、堂内堂外结合,可读、可听、可视、可互动,以方式方法的“活”,促进讲堂的“优”,实现入脑入心的“效”,市民可随时随地可走进“道德讲堂”,做到日常“充电”不掉线。

  各签到点、沿途车辆越少越好,避免影响徒步人员及徒步活动;(西瀛里周边到达的公交:Y1、B1、B2、B12、B16、B19、B21、B22、B23、1、4、6、12、13、24、31、34、39、40、45、46、58、93、98、206、212、231、232、258、328、310、)7.徒步活动有一定的强度,请市民根据自身情况选择是否报名参与。

    事实上,科技巨头默默耕耘的是一块比VR更大的市场。

  活动融合了常州惠民灯展和文化惠民活动两大板块,重点推出璀璨之约、欢乐迎新年、金鸡舞新春、万众庆团圆、龙城春来早5大主题,共268项惠民行动。现场的老英雄、老阿姨们老英雄们或许有些耳背,可他们听得都非常沉醉。

  

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谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

本文作者:程弢 2019-08-22 14:03
导语:从这次发布的测试结果来看,TPU似乎已经超出了业界的预期,但是藏在这一芯片背后的内部架构究竟有什么秘密呢,我们从Jouppi此前发布的论文当中,可以找到答案。
这样,写作的对象就宽泛了。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

在谷歌发布TPU一年后,这款机器学习定制芯片的神秘面纱终于被揭开了。

昨日,谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文表示,谷歌的专用机器学习芯片TPU处理速度要比GPU和CPU快15-30倍(和TPU对比的是英特尔Haswell CPU以及Nvidia Tesla K80 GPU),而在能效上,TPU更是提升了30到80倍。

从这次发布的测试结果来看,TPU似乎已经超出了业界的预期,但是藏在这一芯片背后的内部架构究竟有什么秘密呢,我们从Jouppi此前发布的论文当中,可以找到答案。

据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,早在四年前,谷歌内部就开始使用消耗大量计算资源的深度学习模型,这对CPU、GPU组合而言是一个巨大的挑战,谷歌深知如果基于现有硬件,他们将不得不将数据中心数量翻一番来支持这些复杂的计算任务。

所以谷歌开始研发一种新的架构,Jouppi称之为“下一个平台”。Jouppi曾是MIPS处理器的首席架构师之一,他开创了内存系统中的新技术。三年前他加入谷歌的时候,公司上下正在用CPU、GPU混合架构上来进行深度学习的训练。

Jouppi表示,谷歌的硬件工程团队在转向定制ASIC之前,早期还曾用FPGA来解决廉价、高效和高性能推理的问题。但他指出,FPGA的性能和每瓦性能相比ASIC都有很大的差距。他解释说,“TPU可以像CPU或GPU一样可编程,它可以在不同的网络(卷积神经网络,LSTM模型和大规模完全连接的模型)上执行CISC指令,而不是为某个专用的神经网络模型设计的。一言以蔽之,TPU兼具了CPU和ASIC的有点,它不仅是可编程的,而且比CPU、GPU和FPGA拥有更高的效率和更低的能耗。

TPU的内部架构

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

该图显示了TPU上的内部结构,除了外挂的DDR3内存,左侧是主机界面。指令从主机发送到队列中(没有循环)。这些激活控制逻辑可以根据指令多次运行相同的指令。

TPU并非一款复杂的硬件,它看起来像是雷达应用的信号处理引擎,而不是标准的X86衍生架构。Jouppi说,尽管它有众多的矩阵乘法单元,但是它GPU更精于浮点单元的协处理。另外,需要注意的是,TPU没有任何存储的程序,它可以直接从主机发送指令。

TPU上的DRAM作为一个单元并行运行,因为需要获取更多的权重以馈送到矩阵乘法单元(算下来,吞吐量达到了64,000)。Jouppi并没有提到是他们是如何缩放(systolic)数据流的,但他表示,使用主机软件加速器都将成为瓶颈。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

256×256阵列缩放数据流引擎,经过矩阵乘法积累后实现非线性输出

从第二张图片可以看出,TPU有两个内存单元,以及一个用于模型中参数的外部DDR3 DRAM。参数进来后,可从顶部加载到矩阵乘法单元中。同时,可以从左边加载激活(或从“神经元”输出)。那些以收缩的方式进入矩阵单元以产生矩阵乘法,它可以在每个周期中进行64,000次累加。

毋庸置疑,谷歌可能使用了一些新的技巧和技术来加快TPU的性能和效率。例如,使用高带宽内存或混合3D内存。然而,谷歌的问题在于保持分布式硬件的一致性。

TPU对比Haswell处理器

在和英特尔“Haswell”Xeon E5 v3处理器来的对比中,我们可以看到,TPU各方面的表现都要强于前者。

在Google的测试中,使用64位浮点数学运算器的18核心运行在2.3 GHz的Haswell Xeon E5-2699 v3处理器能够处理每秒1.3 TOPS的运算,并提供51GB/秒的内存带宽;Haswell芯片功耗为145瓦,其系统(拥有256 GB内存)满载时消耗455瓦特。

相比之下,TPU使用8位整数数学运算器,拥有256GB的主机内存以及32GB的内存,能够实现34GB/秒的内存带宽,处理速度高达92 TOPS ,这比Haswell提升了71倍,此外,TPU服务器的热功率只有384瓦。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

除此之外,谷歌还测试了CPU、GPU和TPU处理不同批量大小的每秒推断的吞吐量。

谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

如上图所示,在小批量任务中(16),Haswell CPU的响应时间接近7毫秒,其每秒提供5482次推断(IPS),其可以实现的最大批量任务(64)每秒则可以完成13194次推断,但其响应时间为21.3毫秒。相比之下,TPU可以做到批量大小为200,而响应时间低于7毫秒,并提供225000个IPS运行推理基准,是其峰值性能的80%,当批量大小为250,响应时间为10毫秒。

不过需要注意的是,谷歌所测试的Haswell Xeon处理器似乎也不能完全说明问题,英特尔Broadwell Xeon E5 v4处理器和最新的“Skylake”Xeon E5,每核心时钟(IPC)的指令比这款处理器提升了约5%。在Skylake是28核,而Haswell为18核,所以Xeon的总体吞吐量可能会上升80%。当然,这样的提升与TPU相比仍有差距。

最后雷锋网需要强调的是,TPU是一个推理芯片,它并非是要取代GPU,可以确定的是,TPU与CPU一起使用对训练分析更加有益。但对于CPU制造商而言,如何研发出像ASIC一样兼顾性能和能效的芯片是现在以及未来要做的。

可以确定的是,谷歌已经逐渐在自己的数据中心部署TPU,但是上述测试数据只是理论结果,实际应用表现如何?我们还不得而知。

Via nextplatform,雷锋网编译

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