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曼联官方宣布与伊布解约 将转投洛杉矶银河?

2019-10-17 13:12 来源:中国崇阳网

  曼联官方宣布与伊布解约 将转投洛杉矶银河?

  在实现全国统筹之前,这是一个有效的过渡性举措。将非名校学生打造成建设国家的稳固基石,须从自身和社会两个层面着手。

近年来西南极和南极半岛的冰川物质加速消融,进一步加剧南极冰盖不稳定风险。但事实并非如此,就像经济学家鲜有能够理解掌握如何操控华尔街,政治学家也不一定能成为一个合格的政府官员一样。

  说那些加了花式作料的煎饼馃子,天津本地人“基本上都不会买”恐怕也严重涉嫌夸大事实,老人们有口味偏好尚可信,说行色匆匆的上班族、小青年非“正宗”不吃,谁信呐!再说,天津也是“国际化大都市”,煎饼馃子都分出个“正宗”和“不正宗”来,在文化心态上就很不正宗,那意思别人家的、路边摊的煎饼馃子都是“庶出”、“别支”、“仿品”、“假冒”……干嘛呢,这是?(文/张翼)责编:刘思悦、李鹏宇”曾任美国前副总统切尼副国家安全顾问的爱达荷州共和党主席叶望辉也曾表示,“‘台独’不要指望美国出面相挺。

  美国时间3月22日,美国总统特朗普签署备忘录,基于美贸易代表办公室公布的对华301调查报告,指令有关部门对华采取限制措施。由于第二航站楼的启用,第一航站楼接待旅客数量有所减少,仁川机场公社称将一致性地下调第一航站楼免税店经营方%的租金,之后每6个月根据实际旅客人数重新进行租金结算。

中国坚持走和平发展、互利共赢道路,这条道路已经成为世界繁荣和安全的源泉。

  随着中国经济快速的发展,国人消费水平与需求的日益提高。

  在3月5日召开的全国人大首场新闻发布会上,有外媒记者提问称,中国正在向外输出中国模式,并问到这种模式是否要改变现有的国际秩序和规则。法国国际问题专家、中欧论坛创始人戴维·戈塞表示,在多边主义受到严重威胁的当下,中国将“推动构建人类命运共同体”写入宪法具有十分重要的意义,展现了中国共产党和中国政府对全球治理的承诺。

  以“亭台楼阁、花木风月”等字命名将店名加上一个建筑、园林的通名,可创造出一种特别的意境。

  这些班轮经过瓜达尔港,使中国产品出口到中东、非洲、中亚等地区的成本更低、速度更快,是一个互利双赢的合作。3月22日下午,桂林市旅发委在其官方微博上发布旅游提示,提醒广大游客来桂林旅游时要选择合法、诚信的旅行社。

  由此,也就不能不宜给入会设置太高门槛,比如非要有个门店,或注册资金额度,煎饼馃子这门手艺,归根结底是一门吃饭家什,高门大户、小康之家、困顿之户,专卖的捎带着卖的,都能做得起,不过是材料多寡和油水多少之区别了,口感体验则更是难分高下,不加多余佐料的纯天津馃子倍受当地居民喜爱,可加了鲍鱼海参的馃子,只要货真价实不欺诈,也未必不是打破常规、创新生活的一种鲜味道。

  随着中国经济快速的发展,国人消费水平与需求的日益提高。

  ”上海电力(马耳他)控股有限公司总经理生宝杰说。“目前国际天然药物市场被欧美日韩垄断,同属于天然药物的中药市场现状不容乐观。

  

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曼联官方宣布与伊布解约 将转投洛杉矶银河?

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。
按照欧盟的规划,到2020年马耳他必须实现可再生能源占全国能源总量10%。

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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