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Chine paysage printanier au Guangxi

2019-09-23 04:45 来源:好大夫在线

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    (作者为河南开封市委书记)  (责任编辑:陈蓉)网站编辑:王玥芳  二是主题活动的时代特色。

历经约7个月时间,该公园已打造成海口最大的湿地公园,实现美舍河水体自然渗透、自然恢复、自然循环的生态治水理念。  在当前世界复杂的局势条件下,中俄两国在传统能源、核能、航天等多领域内不断加强合作。

    尽管文明冲突、文明优越等论调不时沉渣泛起,但文明多样性是人类进步的不竭动力,不同文明交流互鉴是各国人民共同愿望。提供上传节目服务的缔约单位应履行互联网视听节目服务开办者的主体责任,对网民上传的含有违法违规内容的视听节目,应当删除,净化网上空间,形成共建共享的精神家园。

    2、充分利用互联网高度开放的特点,着力捕捉职工诉求,通过有效的后台管理和理性而深入的分析,收集网络社情舆情,为各级工会领导决策提供参考。为此,宣讲家网站策划推出了适合手机轻阅读的理论秀,满足了手机网友随时随地学习理论的需求。

  2008年10月13日,现任中央政治局委员、中央统战部部长,中华海外联谊会会长,中国和平统一促进会执行副会长、中央统战工作领导小组副组长(兼),时任中华全国总工会副主席、书记处第一书记孙春兰点击开通中工网。

    坚持建强基层党组织不放松,推动全面从严治党向基层延伸。

  新华社记者李继伟  农村有文化礼堂,社区有文化家园,城市有文化广场,高校有文化讲坛,企业有文化俱乐部……近年来,河北大力建设基层群众听得进去、坐得下来、利用得上的五大宣传文化阵地,以一大批特色做法有效传播了党的好声音,培育出服务群众思想文化工作基层“根据地”。2016年,袁静成立了守望幸福留守儿童关爱中心。

  他们从社会主义公有制改造中走来,他们从互助组、合作社中走来,他们从人民公社,大跃进的歌声中走来,他们唱着东方红,太阳升,中国出了个毛泽东;他们唱着共产党、像太阳,照到哪里哪里亮;他们唱着“社会主义好、社会主义好,社会主义国家人民地位高……”尽管当时许多国际大环境对祖国很不利,祖国在敌人的围困中前行、人民在贫穷中奋进、在饥饿中学习,但大家的心里充满阳光,祖国正在日渐辉煌,原子弹已经试验成功,卫星在太空歌唱,祖国正在一穷二白的基础上起航。

    “影像应该更多介入文化的保护与传承事业中。习近平曾指出:“要加强宪法和法律实施,维护社会主义法制的统一、尊严、权威,形成人们不愿违法、不能违法、不敢违法的法治环境,做到有法必依、执法必严、违法必究。

    我宣布,中方将在上海合作组织银行联合体框架内设立300亿元人民币等值专项贷款。

    《人民日报》(2018年06月11日20版)【编辑:温维娜】

  正如习近平主席所指出的那样:“实践证明,‘上海精神’催生了强大凝聚力,激发了积极的合作意愿,是上海合作组织成功发展的重要思想基础和指导原则。那么如何提高说话水平?党建网微平台和你一起来看!  将文件语言转化为群众语言  理论联系实际是学习马克思主义的根本方法。

  

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谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

本文作者:程弢 2019-09-23 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。
我们的事业越是向纵深发展,就越要不断增强辩证思维能力。

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(公众号: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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