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[绥阳]消防大队“五个到位”加强辖区火灾防控

2019-05-26 09:22 来源:互动百科

  [绥阳]消防大队“五个到位”加强辖区火灾防控

  目前,海盐县已建立了国家、省、市、县四级非遗名录体系。”该负责人表示,今年市滨海办将积极开展法律法规和廉政警示教育活动,适时组织党员干部参观相关展览,以“身边事”警示“身边人”。

北京大学法学院杨明教授表示,这些弄虚作假的投诉行为已侵害了平台和商家的合法权益,应承担相应的法律责任,目前法律上对于何为正当投诉、何为不正当的恶意投诉没有明确规定,建议平台方面可以适当提高投诉门槛,对于有恶意投诉行为的投诉方可以让其提交更多的投诉证据,证明其投诉的合理性。”渤海银行金华分行分管行长向记者说。

  在阿里的一年多成长,陈橙参与了众多打假案件,已出落成一名成熟的阿里小二。宣传人员身披彩带,手持反假人民币宣传资料,走进菜市场及零售商店,向大家宣传2015年版第五套人民币100元以及5元、10元、20元等小面额纸币防伪特征和识别方法,讲解《中国人民银行反假人民币奖励办法》等管理政策以及假币犯罪的主要特征、惯用手法和防范措施等,并通过真人民币现场演示向村民详细讲解识假辩假技巧。

  通俗地说,国际贸易“单一窗口”是指企业通过一个互联网信息平台,将海关、海事、运输等多个部门的信息一次性申报后,相关部门共享这些信息,避免企业在国际贸易中的重复申报。值得关注的是,通过多措并举建设高质量外资集聚地,构建全面开放新格局,一季度,外资企业在全市投资活跃,新设外资企业88户,同比增长%;新设外资企业注册资本总额亿元,同比增长%,注册资本1亿元以上有24户,其中1户注册资本超过10亿元。

(胡琪盛)(责编:张帆、吴楠)

  所有抽检商品,将经过5轮验证后,抽检报告才会反馈给到阿里抽检“小二”手上。

  ”郑俊芳以酒驾入刑为例来说明对制假售假严格执法加重刑罚的必要性。(孙前冬)

  市援疆指挥部充分结合企业优势和沙雅当地需求,精心挑选,招引景明公司参与“十城百店”工程,在沙雅建设特色农产品基地。

  渤海银行金华分行党总支精心组织了“树立服务新口碑,深入贯彻十九大”为主题的学习活动,组织党员干部积极参加当地服务礼仪风采大赛,通过抓党建、树文化,以服务典型带动塑造金华分行优质服务形象与口碑。(责编:张丽玮、吴楠)

  (责编:张丽玮、吴楠)

  (孙前冬)(责编:金童(实习生)、吴楠)

  当地农民表示,这条沟渠是他们田里庄稼引水的必经之路,在志愿者们的帮助下,沟渠恢复了它原本的面貌与作用,农行志愿者帮他们解决了一大难题。张先生在询问后续处理流程后,回到原来窗口顺利办好了业务。

  

  [绥阳]消防大队“五个到位”加强辖区火灾防控

 
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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 2019-05-26 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。
据悉,此次永康市入围的15个标准包括哈尔斯公司的《不锈钢真空电水壶》等,涵盖门业、杯业、电动工具等13家企业。

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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