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做好学联学生会改革的时代答卷

2019-10-17 01:07 来源:汉网

  做好学联学生会改革的时代答卷

  更重要的是,中国在2014年起草第一个《反家庭暴力法(草案)》,并在2015年审议扩大了保护范围。这些人物尽管并不十全十美,但却如实体现间谍或情报工作的矛盾性,正如作者自己所说:尽管我们赞美神,可我们更留恋人间。

本书作者陈述,世界上不但是一条主线,而是两条议题的交叉并行:一条是现代文明的发展过程,另一条则是,身为中国人经常会提出的问题,为什么中国稳定了两千多年,却在现代文明发展的比赛中,长期缺席,以致到今天,还在追赶“现代”?第二条轴线乃是十九世纪以来,差不多两百年了,在中国方面,李鸿章、梁启超、孙中山、胡适、梁漱溟等人士的另外一份“天问”。安琪、李轻松、冯宴、从容等女诗人则将舒婷、陆忆敏、林白、翟永明等前辈诗人开创的女性主义传统引向生活化、哲理化、综合化等多个向度,类似于《像杜拉斯一样生活》《最后的青苹果》《收藏》这样的诗歌,无疑是当代女性主义诗歌的新收获:决绝的更决绝,丰富的更丰富。

  而因估值下降而退出独角兽榜单的企业有9家。【内容简介】本书是《历史的细节》作者杜君立的最新作品,书中通过钟表、印刷机、蒸汽机、电脑等机器的发明及发展,勾画了人类文明和文化史,特别是现代史的发展进程。

  这项理论计划名为HAMMER,即超高速小行星应急响应减灾任务。他在小说的开头写了一个失意落魄的中年书生,由于厌倦江湖,带着书童返回家乡,却在半路上遭遇劫杀。

孩子讲了一个故事相对于父母的慌乱,鹏鹏显得镇定很多。

  阎克文为本书撰写一篇译者序,详细阐释了本书的历史价值以及韦伯的政治使命。

  在《征途2手游》中,你可以体验到媲美3D游戏的真实感受,以及不亚于端游的流畅动作。《征途2手游》采用了丰富层叠技术,利用近景、中景和远景以及特效层等层级关系,场景表现比普通2D游戏更有层次感。

  充满好奇心的他还喜欢拆掉家里的各种物件,尽管他不一定能把它们复原,但父母却从不责骂他。

  至此,这出由12岁男孩自导自演的打劫闹剧总算水落石出。玩家发现索尼取消曾经搭载的功能后,集体上诉要求索尼赔偿,直到近日,此案才有了结果,当然是以索尼的认怂结束,并且索尼为这一决定付出了巨大的代价,最近该公司同意以375万美元的价格解决这场集体诉讼。

  中国国家统计局公布的数据表明,在30岁以下的人口中,男性比女性多出两千万人。

  第二种模式就是主打休闲娱乐。

  知道真相的鹏鹏父母当时的表情十分复杂,除了对孩子撒谎的愤怒,还夹杂了惭愧和失落。很多年来,以为自己沿着一条稀里糊涂的路在往前走,工作生活,很少遇到需要伸出拳头的时候,更不会遇到需要江湖道义的时候。

  

  做好学联学生会改革的时代答卷

 
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做好学联学生会改革的时代答卷

本文作者:程弢 2019-10-17 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。
片中赋予近未来时空是一个与游戏高度结合的现实世界;人们在这里不只是为了获得娱乐、成就,就连生存也与这里息息相关(你可以盖Mod卖钱XD)。

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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