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湖南召开会议传达学习全国两会精神——新华网——湖南

2019-10-17 21:35 来源:大河网

  湖南召开会议传达学习全国两会精神——新华网——湖南

  经办柜员称系统运行较慢、需要授权,将被挟持人员留在柜台,等待公安部门救援。两处窝点相继被查获在有关部门的配合下,专案组划定重点区域逐一排查,初步确定该团伙窝点。

识别挖补车票并不难,要抓住车票的始发站和终点站、开车时间和票价这几个要点来仔细辨别就行了。说白了,一些IFO项目就是缺钱,套现后就不做了,也没有特别大的风险,加剧市场收购、割韭菜就行。

  一、精心组织领导,确保责任落实到位,春节前夕,城关派出所组织民警召开节前工作安排部署会议,进一步细化了工作措施,明确了工作任务,落实了工作责任。2月13日从武汉往哈尔滨,当天直飞机票的平均价格在1800元以上,但如果从武汉飞北京,再从北京坐火车回哈尔滨,则仅需576元。

  谈到自己的当选感受,全国政协委员、京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东如是说。春运抢票高峰频现,催生了各种曲线回家攻略。

精制黑芝麻、传统五仁最受欢迎,桂花山楂、奶油可可则更受年轻消费者喜爱。

  上述成都某银行的支行行长告诉新京报记者,关于住房抵押贷业务,去年四季度其所属分行就已经不太好批了,住房抵押贷的利率原来低的时候上浮10%,现在我们基本上浮到50%才有资格出账,市场上有上浮90%的价格。

  长途还是以飞行为主,中短途火车所能到达的目的地城市比飞机更多,巴士则通常作为完成最后一公里的角色出现。此次中信银行叫停北京地区住房抵押贷款事件,会对房产交易市场和市民造成何种影响?对此,北京某房产中介告诉新京报记者,无论其他银行是否也停止住房抵押贷款,都不会影响他们的业务,甚至感觉市场可能会更好了一些,这几天我有好几个客户要订房。

  在最具代表性十大案例中,健康风险类占3个,意外风险类7个。

  近日,教育部、民政部、人社部、工商总局四部门联合印发《关于切实减轻中小学生课外负担开展校外培训机构专项治理行动的通知》(下称《通知》),要求治理一些校外培训机构存在的有安全隐患、无证无照、应试倾向、超纲教学等6类突出问题。彼时,区块链还未像如今这么红火。

  一、精心组织领导,确保责任落实到位,春节前夕,城关派出所组织民警召开节前工作安排部署会议,进一步细化了工作措施,明确了工作任务,落实了工作责任。

  由于人工智能产生不确定性风险的可能性过高,因此任何研究、开发人工智能技术的人,都应该对其研发负起相关责任,而不是以诸如我只是在制造工具,好坏由使用的人决定来推卸责任。

  □李易(上海社科院互联网研究中心首席研究员)湖北省食药监局总工程师朱与杰介绍,整治涵盖了利用电话、网络、电视购物等方式违法宣传、销售保健食品行为与未经审查发布,以及发布虚假保健食品广告行为等。

  

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湖南召开会议传达学习全国两会精神——新华网——湖南

本文作者:程弢 2019-10-17 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。
家住上海的小缪有着同样的无奈:家里年近80岁的老父亲最近为了买一台6万块钱、号称德国进口的保健仪器,向老伴要3万块付了首期,还找子女借钱。

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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