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喇叭沟门满族乡召开 “为官不为,为官乱为”问题...

2019-10-22 09:18 来源:中国质量新闻网

  喇叭沟门满族乡召开 “为官不为,为官乱为”问题...

  (记者曾德金整理)对于房地产调控而言,这一举措的影响将随着时间推移而逐渐强化。

1-2月份,房地产开发企业房屋施工面积632002万平方米,同比增长%,增速比去年全年回落个百分点。商品房销售和待售情况1-2月份,商品房销售面积14633万平方米,同比增长%,增速比去年全年回落个百分点。

  网民蚂蚁虫指出,由于共享单车产权不属于自己,违章者拍拍屁股就走,根本不担心交警部门或物业管理方面的处罚,也不理会共享单车有可能遭到遗失损坏。2016年,吉利汽车总负债为亿元,同比大涨%。

  针对社会公众一放就乱的疑虑,这位负责人强调,对于新放开的政府定价项目,将通过健全市场价格行为规则、加强市场价格行为监管和完善价格社会监督体系三方面加强事中事后监管,确保市场平稳。依据公开资料,在吉利收购戴姆勒部分股份前,该公司最大股东为科威特投资局,持有%的股权,第二大股东为贝莱德,持有6%的股权,吉利收购成功后将成为戴姆勒最大股东。

近日,浙江省消协公布的一组数据显示,去年当地二手车投诉篡改公里数的投诉量占到二手车投诉总量的近5成左右,可见篡改公里数在二手车商业是一种较为普遍的现象。

  据了解,2017年,北京市保障房建设任务全面完成,全年建设筹集万套、竣工超9万套、棚改安置房新开工万套。

  其中,住宅投资7379亿元,增长%,增速提高个百分点。随着消费升级的逐步推进,与消费直接相关的通信、文化体育娱乐和教育等领域的投资增长较快,服务性消费支出增长较快。

  其中,移动游戏市场实际销售收入亿元,占比57%。

  好在司机脾气好,每次笑笑就过去了。并与澳大利亚久负盛名的养老机构莫朗国际健康集团、国内顶尖医疗机构上海国际医学中心共同投资,落地上海首家阿尔兹海默症专业照护机构。

  业内人士认为,近年来共享单车的蓬勃发展培育了大众的共享理念,人们出行与消费观念得到升级,为共享汽车打好了前阵。

  但现今仍然存在一些问题,比如区域发展不均衡,协调机制和制度性安排不完善、发展规划缺乏有效衔接和落实、城市病问题日益普遍等问题。

  对于选购二手车的消费者而言,如果仅仅篡改了一两万公里还情有可原,而超出了5万公里,车况一般会大打折扣,后期易损件的频繁更换足以让用车成本陡然增加。据了解,2017年,北京市保障房建设任务全面完成,全年建设筹集万套、竣工超9万套、棚改安置房新开工万套。

  

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喇叭沟门满族乡召开 “为官不为,为官乱为”问题...

本文作者:程弢 2019-10-22 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。
怕父母担心,他决定及时反馈。

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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