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大型电视专题片《永远在路上》今晚在央视播出

2019-08-23 01:16 来源:寻医问药

  大型电视专题片《永远在路上》今晚在央视播出

  记者迈克尔·法比在2017年出版的著作《全速倒车》中写道:一些美国海军军官将此理解为误打误撞!但它是中国发出的一个警告,即美国航母舰队再也别想随心所欲了。记者迈克尔·法比在2017年出版的著作《全速倒车》中写道:一些美国海军军官将此理解为误打误撞!但它是中国发出的一个警告,即美国航母舰队再也别想随心所欲了。

被赞誉为有机岛都市农业的兴盛带动了整个古巴有机农业的发展。诈骗集团上游透过各式通讯软件,告知车手领取银行金融卡的时间和地点,及提领或存入金额。

  政府只知道几乎所有山林都归私人所有,却不了解更多信息,没有林区的房屋登记,更别提居住者和所有者。12月10日报道BBC记者近日采访了数位在中国内地和香港求学或工作的非洲人,以了解他们的生活情况,也邀请他们谈谈当地人对他们的看法,英国广播公司网站12月7日刊登了这篇采访报道,摘要如下:许多受访者都透露,他们在城市和农村的经历大不相同,但大都认为当地人不怀恶意。

  报道称,结果之一是,仅2017年一年,韩国对越南的出口就增长了将近一半,而在过去3年中,已翻了一番不止。玛莉娅·帕霍莫娃认为,这些贷款应当是中国打算在伊朗实施一带一路倡议进行的全部投资的一部分。

这永春不仅是永春,还预示着白鹤拳永远有着春天的朝气,不会衰老,有活力。

  截止目前,纳帕县和索诺马县的Atlas山火已经97%受到控制,Atlas山火此前延烧了51624英亩(约209平方公里),共造成6人丧生。

  4月4日报道台媒称,菲律宾政府把78名台湾籍电信诈骗嫌犯移交给中国大陆,4月4日一早嫌犯们乘飞机抵达大陆。在今年10月举行的经济展望说明会上,韩国央行表示萨德问题导致今年经济增长率下降个百分点。

  中国取得更大经济成就文章称,美国总统特朗普对中国贸易行为的抨击可能正占据媒体头条,但这一争端的背后,是中美两种模式之间一场意义更为重大的斗争。

  特别是1991年至1995年,古巴经历了和平时代的特殊时期,由于食品严重短缺,古巴人体重平均减少了20磅(1磅约合公斤)。例如,华为通过高额研发投入和全球品牌塑造,从过去的电信基础设施和低端手机供应商,迅速发展成为全球高端智能手机主要生产商之一。

  报道称,习近平26日还在人民大会堂举行盛大宴会,宴会始终在洋溢兄弟情谊的亲切友好的气氛中举行。

  她说:一带一路对伊朗也很有益。

  对象产品包括中国产的通信设备和半导体等1300项产品,最低价值500亿美元。报道称,4月3日深夜10时30分,中国大陆派来押解台籍电信诈骗嫌犯的飞机降落在马尼拉国际机场,而菲方也开始办理嫌犯移交程序。

  

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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 2019-08-23 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。
这艘300英尺(约91米)长的游艇有18个房间,能够容纳36个客人,其中还有一个主卧室和两个VIP套房。

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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