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陈水扁十年前曾被李敖怒呛:你不敢实行“台独”

2019-10-20 16:44 来源:慧聪网

  陈水扁十年前曾被李敖怒呛:你不敢实行“台独”

  基于合理判断,李某不可能长期不具备偿还2万元钱款能力,即便有特殊原因导致不能及时还款,也应当说明理由或表达还款意愿。会上还启动了“巾帼心向党建功新时代”第二届贵州十大杰出女企业家系列宣传推选活动,活动由贵州省妇联、省工商联、贵州日报报业集团联合指导,由省女企业家协会、省妇女手工协会、省妇女儿童发展基金会、贵州都市报社联合主办,将用4个月的时间,通过向社会征集、各级妇联、工商联和有关单位(组织)推荐、公众投票、评委评审等方式,推选并宣传贵州省十大杰出女企业家、贵州省十大创业女性标兵、关爱贵州妇女儿童十大爱心企业、贵州省优秀女企业家(十名)。

毋庸置疑,“在当代中国,坚持新时代中国特色社会主义就是真正坚持科学社会主义,坚持习近平新时代中国特色社会主义思想就是真正坚持马克思主义”。精神文明建设永远在路上。

  “今天,从东乡县布塄沟村到渭源县元古堆村,从兰州虚拟养老院到金川公司科技园,干部群众无不欢欣鼓舞。但李某在欠款到期后仍不归还,以借为名的占有意图凸显。

  来源:工人日报四是职业发展空间小。

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  在拓展市场过程中,何妻有意透露丈夫身份,有时还会打何某“旗号”。

  国务院侨办专家咨询委员、欧美同学会专家咨询委员、北京理工大学法学院教授刘国福作了题为“中国国际移民(侨)的目前形势、面临挑战和未来探索”的演讲。王志恒表示,本次助学活动不仅是对省教育事业的一份支持与关爱,更承载着对受助学生求学路上收获真知、健康成长的美好祝愿,中国银行青海省分行将一如既往地积极参与全省的公益事业。

  综观今年全国两会,习近平等党和国家领导人在参加团组审议讨论时,多次讲到深入推进全面从严治党和正风肃纪反腐。

  ”黄双朝听罢连连点头。“人民群众是‘蝇贪’和黑恶势力的直接受害者,对整治‘蝇贪’、扫黑除恶最期盼、最有发言权。

  政治生态,是习近平总书记历年“两会时间”的高频词。

  其次,对党的本质和使命的认识是对党领导人民进行革命、建设和改革实践经验的理论总结和升华。

  ”在大数据的支撑下,权力得到规范约束,行政效能大幅提升,实现了“信息多跑路、群众少跑腿”。 广东省工商局党组坚持以建设服务型党组织为抓手,推动机关党建融入改革、服务改革,促进广东商事制度改革在全国率先突破,有效激发了市场活力。

  

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陈水扁十年前曾被李敖怒呛:你不敢实行“台独”

本文作者:程弢 2019-10-20 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。
”……谈起大数据给生活带来的变化,很多人都有切身的体会。

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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