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杨秀萍秘书长在中国—东盟中心成立五周年招待会上的致辞

2019-09-22 00:01 来源:现代生活

  杨秀萍秘书长在中国—东盟中心成立五周年招待会上的致辞

  而在子女缺席的相亲角,因为父母的眼里只有子女的利益,这些外在条件会被极端化,显得简单、粗暴且赤裸裸。  三维重建发现骨髓病变  “肋骨上的这种情况通常是骨骼被侵蚀所造成的。

  麻烦缠身,迫使李明博在2008年就任不到100天时出面向国民道歉。更加明确了肩负的重大责任,增强了为实现党的十九大提出的目标任务而奋斗的责任感和使命感。

    19日凌晨零时许,男子乘坐网约车从洪山某小区直奔汽车城,发现4S店一扇玻璃门用铁链锁住,留出一道缝隙,身材瘦削的他从缝隙钻进店中。  黄陂分局合成作战中心多部门民警合力追踪,男子的作案经过清晰起来:18日上午10时,他从杨家湾地铁站乘地铁2号线来到盘龙城,直奔豪车4S店内询问敞篷跑车售价,不久后离开。

    大学三年级时,李明博因发起学生运动反对“韩日友好协定”,被当局逮捕,在首尔监狱服刑六个月。  十九大闭幕的第三天,2017年10月27日,十九届中共中央政治局召开会议,审议《中共中央政治局关于加强和维护党中央集中统一领导的若干规定》和《中共中央政治局贯彻落实中央八项规定的实施细则》,明确加强和维护党中央集中统一领导,首先是中央领导层的政治责任,中央政治局全体同志要牢固树立“四个意识”,坚定“四个自信”。

一个偶然的机会,吴京接触到电影。

  卫星广播系统、气象信息综合分析处理系统和卫星天气应用系统等中国气象服务品牌系统,在菲律宾、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦等周边19个国家落户和应用,赢得国际广泛赞誉。

  面对外界猜测和指责,李明博去年11月公开发声,称上述罪名是政治对手对他展开的“报复行动”。遂开处方:黄芪、桂枝、赤芍、桃仁等多味药材,六服,水煎服,日一服,分早中晚3次服用。

  李明博本人也遭到指控,成为多起案件的被告。

    亲,昨天晚上睡好了吗?  早上眼霜、遮瑕液还够用吗?  黑眼圈能遮住吗?  大脑今天还正常运转吗?  ……  3月21日,我们迎来第18个“世界睡眠日”,今年睡眠日的主题为“规律作息,健康睡眠”,这八个字看似简单却很难做到,随着社会节奏加快,已经有越来越多的人加入睡不够、睡不好、不肯睡的“特困生”队伍了,这都是为什么呢?  是谁偷走了“我”的睡眠?  据《2018中国互联网网民睡眠白皮书》,近九成网友习惯在睡前玩手机,平均时间为65分钟,58%的95后睡前玩手机平均时间达到80分钟。  官方简历显示,出生于1964年9月生的倪岳峰是安徽岳西人,1985年3月加入中国共产党,1987年6月参加工作,研究生学历,工学博士。

  其主要以口传方式流传,也有抄本和刻印本,迄今国内外已经搜集到的共有60多部,长达10万行左右。

    毕福康指出,人工智能主要在三个方面深刻地影响着汽车和出行的领域。

    除此之外,父母应该起到“带头”作用,要孩子尽量少使用电子产品,自己就不能是“手机控”,应安排一定的时间,陪伴孩子进行户外活动。  然而,时隔两年,吴京又带着《战狼2》英雄归来。

  

  杨秀萍秘书长在中国—东盟中心成立五周年招待会上的致辞

 
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杨秀萍秘书长在中国—东盟中心成立五周年招待会上的致辞

本文作者:程弢 2019-09-22 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。
特别是当一大批文化遗产得到有效保护,为传承藏族文化作出贡献,习近平很欣慰。

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(公众号: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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