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Convención Internacional de LEGO en Sveti Ivan Zelina Spanish.xinhuanet.com

2019-09-18 18:09 来源:新浪网

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  再以1994年6月至1995年2月为例,在中国遭受301调查期间,美国自中国进口平均增速为24%,分别高于调查前10个月的20%及调查后的18%。袁勤华一行还深入沙溪滨河路项目、金沙御景项目、高铁综合体项目、汽车产业园项目,210国道改线工程、登瀛大道等地进行实地查看,了解各项目规划设计、工程进展情况以及我区城市建设总体规划和建设情况。

记者从哈尔滨地铁集团了解到,哈尔滨地铁3号线二期哈平路站、会展中心站施工将于2018年3月27日起对部分路段进行调整施工围挡及封闭。同时,在夯实基础、强化重点设备监管、消除隐患上下功夫,对涉及特种设备的企业开展了监察和专项整治。

  国土资源部今天指出,如果重大建设项目确实难以避让,要对占用的必要性进行论证;同时禁止任何单位和个人在永久基本农田保护区范围内建窑、建房、建坟、挖沙、采石、采矿、取土、堆放固体废弃物或者进行其他破坏永久基本农田的活动。市体育局局长张福仪、松北区人民政府副区长丁伟、哈尔滨万达宝马娱雪乐园总经理伊力出席活动并致辞。

  国家移民管理局,由公安部管理。3月24日,成都住房租赁服务大厅正式启用,这是成都市房管局在住房租赁便民服务上又推出的一项新举措。

杜先生说。

  走进一看,都是各个知名汽车品牌,奔弛、凯迪拉克、法拉利、别克等等,在这些车中间,还摆放着一台1974年的红旗轿车CA770,整体外观精致协调,黑色的车身,大气不失稳重。

  记者在现场看到,成都润锦城实业有限公司、成都城投资产经营管理有限公司、成都高投资产经营管理有限公司、成都天府新区房屋租赁服务有限公司4家国有住房租赁公司,以及我爱我家、满城、优客逸家、自如、红璞、冠寓、和嘉、万科物业等10家专业租赁公司首次集中展示租赁房源信息或接受咨询。与此同时,大数据、云计算、人工智能、共享经济等新技术和新业态不断涌现,不但创造出新的产业和经济增长点,还使我们的日常生活变得更加便捷和丰富多彩。

  全省各级消费者协会共受理消费者投诉12776件,解决12541件,为消费者挽回经济损失1685万元。

  原标题:国土部发文要求给予永久基本农田特殊保护重大建设项目也不能任意占用本报北京3月23日讯记者郄建荣我国将对永久基本农田实行全面特殊保护。国务院2018年3月22日(此件公开发布)国务院关于部委管理的国家局设置的通知国发〔2018〕7号各省、自治区、直辖市人民政府,国务院各部委、各直属机构:根据党的十九届三中全会审议通过的《深化党和国家机构改革方案》、国务院第一次常务会议审议通过的国务院部委管理的国家局设置方案,现将部委管理的国家局设置通知如下:国家信访局,由国务院办公厅管理。

  随着未来相关政策的制定出台,数字中国建设将进入高峰期,数字经济也将顺势成为我国经济发展的新动能。

  目前,我国的人工智能、5G、物联网等技术已逐步成熟,相关应用也开始进入大规模部署和应用阶段,这为数字中国建设的顺利推进奠定了基础。

  百度更是宣布将加快推进无人驾驶汽车的量产。全省国税系统集中开展大走访活动征需求、谋计策、解难题。

  

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Convención Internacional de LEGO en Sveti Ivan Zelina Spanish.xinhuanet.com

本文作者:程弢 2019-09-18 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。
正是因为各自的意图都不在贸易本身,发生全面贸易战的可能性不高,未来可能更常见的是中美之间局部、逐步发生的贸易摩擦。

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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