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浙江:丽水市广泛开展“扫黄打非?护苗2017” 系列...

2019-05-27 03:06 来源:今晚报

  浙江:丽水市广泛开展“扫黄打非?护苗2017” 系列...

  再说了,美国总不能把自己当成农业大国来对中国强行推销啊,这哪里是中国人心目中的美国!  美方还要求中国尽可能开放金融市场,中国在这方面做了努力,但必须要在保持本国金融安全的基础上扩大中美合作。两人打扮休闲笑意盈盈心情超好。

不少人有一个疑问,为什么不是就近在新加坡,或者在中国大陆起诉,而是要到香港起诉?  对于不太了解法律的人士,有这样的疑问是很自然的。  抗议队伍聚集凯道后,先宣读一份蛋洗总统府的宣言,抗议工资冻涨、劳退不保、外劳及派遣外包增加,劳工替财团拚经济却分不到成果等,然后朝着总统府的方向丢掷鸡蛋,警方在游行队伍前方架起拦网,顺利拦截,整个游行活动接近傍晚时结束,过程平和,没有发生肢体冲突,也未见蓝绿各政党参与。

    消息称,遇害士兵23岁,为台军海军陆战队士兵,上周五晚间请假外出,周六凌晨3时,独自驾驶私家车返回营区。不过,这一变化还只是量的反映,我们的话语权和影响力还没有达到与综合国力相一致的层级。

  在全球化的今天,贸易战不仅将对中国、美国甚至会对全世界都造成严重的伤害。  当西方对中俄搞一个很普通的军演就神经兮兮时,反映出的是一种脆弱。

没想到引起轩然大波,很多人都怀疑我是在放卫星。

    半导体人才纷纷西进,是台湾工商大佬共同的痛。

  余光中说。在中国,城市规划的全面战略产生了明显效果。

    新加坡居民买了组屋后分期付款,房款来自个人积累的公积金雇员和雇主基于雇员工资数按比例向政府缴纳公积金,用于雇员住房、教育、医疗和养老。

    中国台湾网5月31日讯据台湾《联合报》报道,国民党台中市长提名人卢秀燕昨天举行记者会,宣布立委江启臣任竞选总部主委、颜宽恒任总干事,铁三角阵容代表山线、海线与市区大整合。国台办发言人安峰山也对此应询表示:大陆官方的立场是一致的,明确的,我们坚决反对我建交国同台湾发展任何形式的官方关系。

    第二,要针对我们决不能容忍的挑衅给美台画红线,让它们非常确信,一旦它们发起那种挑衅,必将形成严重台海危机。

  深情的男主人公,羞涩的女主,动人的友情……,影片拍摄前导演及编剧团队收集了大量国内外各大高校的灵异事件,恐怖传言,这些校园里面学生时代的美好的东西映射到了现实,在加上各大高校间真实感的灵异传说创作起来就一发不可收拾,在将这些校园场景和话题与碟仙招魂请仙结合,堪称国内首部毕业季话题鬼电影也就不足为奇了。

  即便国民党选择配合,自行整理数据后交出,在所谓政治档案十分抽象,两法又定义不一的情况下,仍很可能挂一漏万,若要免责,恐怕只能把档案全部交出。  新加坡1959年脱离殖民统治,1965年从独立,经过仅仅50多年的努力,已从一个贫穷落后的国家,变成繁荣富强的一流国家。

  

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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 2019-05-27 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。
  严峻现实是,华盛顿没有应对中国多方位挑战的计划。

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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