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绿媒炒作“在台湾就能入境美国” 却遭多方打脸台湾入境

2019-05-21 23:19 来源:宣城新闻网

  绿媒炒作“在台湾就能入境美国” 却遭多方打脸台湾入境

  身为党总裁的首相安倍晋三就学校法人森友学园相关财务省审批文件篡改问题再次道歉,称深表歉意。  新加坡亚洲新闻频道3月25日报道,原题:情商比智商更重要:中国父母把孩子送到高尔夫培训班和CEO学校在培训课堂上,害羞的4岁女孩李子茜(音)正学着如何通过与陌生人握手来摆脱社交尴尬和自信地自我介绍这些CEO级别的技能如今被视为生活中取得成功必需的。

中国商务部随后发起对美关税报复措施,拟对自美进口部分产品加征关税,涉及美对华约30亿美元出口。  首先,根据新华社的报道,在8月30日这天,咱们中国著名的北极科考船雪龙号从全世界最大的岛屿格陵兰岛附近的戴维斯海峡出发,在经历了6天的航行和探索,于9月6日抵达了位于美国阿拉斯加和加拿大北部间的波弗特海。

    4都希望特朗普只是虚张声势,也都希望中国让步  最后,这三家美国主流大媒体也都在各自的社论中表达了希望特朗普只是虚张声势逼中国让步,并同时也希望中国能让步的观点。  也有人希望美中贸易战能避免,通过谈判解决争端。

    据NBC新闻报道,该事故发生在加利福尼亚州山景城101号高速公路上,一辆蓝色的特斯拉ModelX在向南行驶时,撞上中间隔离栅,汽车起火。  选择开放,中国坚定不移。

车主质疑特斯拉ModelX车辆本身存在质量问题。

  他预计到十四五,中国的碳排放将明显下降。

  谁能在世界纷乱中掌稳舵,谁才能作出正确抉择,并最终走向光明的未来。他表示,中国拥有影响力,若在国外用同样标准,将产生很好的影响力。

  他成为继卢泰愚、全斗焕、朴槿惠之后,韩国宪政史上第四名被提请批捕的前总统。

    据日本《京都新闻》报道,当下的毕业季让很多成年人回想起自己毕业时得到喜欢的男生制服上第二颗纽扣的往事。  美国著名电视财经频道CNBC网站打出标题:贸易战是一场你根本赢不了的战争:美国企业猛批特朗普加征关税。

  报告特别指出,奥巴马政府支持跨性别人士服役的理论依据存在重大缺陷。

    根据日媒报道,日中间已经敲定的海空联络机制的主要内容为:一、确定日本自卫队和中国军舰、飞机等一旦相互接近时,直接通信所采取的无线电频率以及使用英文联络;二、两国防务部门定期举行局长级、科长级会议;三、日本海上自卫队、航空自卫队和中国海军、空军官员之间设置专用联络热线。

    新丝路将改变我们对世界运行方式的既有看法。在这些出口中,有一半销往中国。

  

  绿媒炒作“在台湾就能入境美国” 却遭多方打脸台湾入境

 
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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 2019-05-21 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。
  索斯曼是美国裘皮、兽毛和皮革协会主席。

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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