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电视剧《白鹿原》是否会火 三大看点揭秘白鹿精魂

2019-08-18 07:26 来源:新疆日报

  电视剧《白鹿原》是否会火 三大看点揭秘白鹿精魂

  停车难,是城市交通愈演愈烈的一大顽疾。收藏是静止的、沉睡的,让文物活起来,需要我们继续系统梳理文物资源,探索更多如同《国家宝藏》节目般的创造性转化、创新性发展方式,在内容上深度挖掘文物之间的关系、文物与民众之间的关系,在形式上推陈出新,灵活运用当代人熟悉、喜爱的传播方式,从而大力弘扬中华优秀传统文化,彰显文化自信。

我们衷心希望广大网民朋友一如既往地关注河北、支持河北,多为我们提出宝贵意见建议,帮助我们把工作做得更好,齐心协力创造美好明天。再比如,针对缺乏配套养老设施用地、用房的老旧社区,政府可以出资或向社会募资,从居民手中购买一些住宅,改造成“老年活动室”。

  全国31省区市将陆续进入“两会时间”。还是不够,最后朱仁斌不但以个人名义担保借款,甚至个人垫资60余万元……  几百个日日夜夜的奋斗带来巨变:低丘缓坡上面,18个家庭农场慢慢显出倩影;鲁家湖疏浚后,水车吱吱嘎嘎,水生植物随风摇曳;新建的文化礼堂,村民最爱聚在那里谈论未来;10公里长的绿道和公里长的铁轨修好了,迎接游客不再是梦想。

  国内旅游市场高速增长,入出境市场平稳发展,供给侧结构性改革成效明显,厕所革命和全域旅游逐渐成为社会发展共识,旅游服务质量稳中有升,区域旅游均衡化趋势逐步显现,旅游在外交等事务中的作用更加突出。全国31省区市将陆续进入“两会时间”。

现在,互联网越来越成为人们学习、工作、生活的新空间。

  为进一步推动全面从严治党向基层延伸,促进基层党组织建设全面进步、全面过硬,按照海淀区委关于做好年度基层党建述职评议考核工作的有关要求,3月13、14日,海淀园工委组织召开了2017年基层党组织书记集中述职评议考核工作会。

    2014年,鲁家村第一版规划出炉,这份蓝图中,通盘考虑村庄建设与未来产业经营,一列乡村小火车把18个风格不同、风景优美的家庭农场连接起来,游客中心、交通设施、村居设计……布局错落,规划合理。在这种情况下,领导干部要格外谨慎。

  因此他建议,设置环保回收日,以有毒废弃物回收为起点,开展环保教育,开展高原环保(垃圾处理)理论及技术研究,从而让高原环境更加美好。

  比如根据老年人口的年龄分布、区域分布、经济收入分布及变化趋势等,做好老年产业中长期发展规划,特别是顺应科技发展潮流并适应未来人口结构,做好智能化养老产业规划,鼓励民间资本和外资进入,加大在项目审批、用地审批、信贷优惠、税收减免、公用事业收费等方面的支持力度,促使老年产业成长壮大。目前,活动平台已经在人民网《地方领导留言板》上线。

  霍邱县回复网友关于垃圾整治问题时表示,为了打赢农村“三大”革命,将实现全县垃圾治理全覆盖。

    区域旅游发展更趋均衡,中西部地区发展提速。

  全国31省区市将陆续进入“两会时间”。2006年,人民网开办《地方领导留言板》栏目,为全国各地省、市、县主要领导开通网上留言板,供各地领导与网民交流。

  

  电视剧《白鹿原》是否会火 三大看点揭秘白鹿精魂

 
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电视剧《白鹿原》是否会火 三大看点揭秘白鹿精魂

本文作者:程弢 2019-08-18 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。
继续走好强起来之路,需要深入理解和把握网络化世界,不断强化网络思维、提高网络能力。

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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