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这队真没救了!61分被羞辱后更衣室中欢声笑语

2019-05-23 19:17 来源:硅谷网

  这队真没救了!61分被羞辱后更衣室中欢声笑语

    以泸昆高铁关岭站建成为契机,关岭县城向西延展,中心区域面积扩大至平方公里,是原来的3倍多。”“同时,必须清醒看到,我们的工作还存在许多不足,也面临不少困难和挑战。

  加快建立现代医院管理制度,对公立医院改革提速也具有明显作用。  另外,电力需求增长较快,供需形势的变化使得发电企业降价意愿减少。

  扩大内部分配自主权,绩效工资全部由公立医院自主分配。”5月17日上午,南京江宁区黄龙岘步行街逐渐热闹起来,汪忠凤准备迎接今天的第一波客人。

    “现在我国需求结构发生了很大变化,资源环境承载能力减弱,污染排放总量超出了环境容量。(完)

  新一代“逐日者”  “80后”咖农叶萍是边境新一代“逐日者”的代表。

    “两大平原”试验区按照稳定粮食生产、优化经济作物结构、扩大饲草饲料种植的要求,加大农业种植结构调整力度,2016、2017两年共调减玉米面积3400万亩,蔬菜、鲜食玉米、食用菌等特色作物发展到1160万亩。

  ”国家发改委价格司电力处有关负责人解释。随着营改增逐步调整到位,个税改革成为今年税收改革的重中之重,预计年内将出台提升个税起征点与专项扣除的文件。

  把现代科技手段与传统群防群治有机结合起来,全力维护社会安全稳定,提升依法治理水平。

  推动社会治理重心下移,以城乡社区为基本单元,加快形成人人参与、人人尽责的良好局面。深化粤港澳协同发展、互利共赢,打造国际一流湾区和世界级城市群,深度参与“一带一路”建设,率先形成陆海内外联动、东西双向互济的开放格局,加快构建开放型经济新体制。

  随着电力系统清洁化的推进,煤电企业环保改造成本增加,同时越来越多地使用成本相对较高的风电光伏等清洁能源,降低发电价格有一定难度。

  该工程共硬化沟渠21500米,修筑农田生态廊道7400米,以王字港为核心,投放白鲢鱼、麻鲢、草鱼、青鱼等生态鱼苗4000多条;建设农户一体化化粪池480套,户用湿地污水处理池200平方米……  特别是全村美丽乡村建设1、2期的污水处理,42户农户,每2栋房子屋后建好1个三格式化粪池,净化后流出的清水统一进入厌氧池;在厌氧池内,狐尾草等植物进行生物吸附,净化后流入王字港;王字港内的鱼类等生物再进行吸附,净化后的清水,一部分灌溉农田,一部分流入华容河。

  五要以大力实施乡村振兴战略为重点,加快改变广东农村落后面貌。”文件提出了中央调剂基金的具体公式,而且对原有的基金结余做了明确说明,即“原则上留存地方”,这可以给各省一个明确的预期。

  

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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 2019-05-23 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。
  除了利好世界,扩大农业对外开放也是中国自身发展的需要。

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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