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北京市一季度党纪政纪处分530人,其中厅局级6人

2019-08-20 18:10 来源:寻医问药

  北京市一季度党纪政纪处分530人,其中厅局级6人

    在“冷冻遗体”项目依旧争议不断的情况下,“备份大脑”是否合规,如何实现?信不信由你,但Nectome公司已于日前顺利进行了筹集资金的路演,目前已经有25位潜在客户向Nectome公司交纳10000美元订金,预订了这项前景未卜的服务。  更多人会因旅游而脱贫致富  意见要求,大力推进旅游扶贫和旅游富民。

”麦金太尔说,团队希望不久后能把ASC冷冻程序实施到临终前的绝症病人身上,以保存到更完整的大脑。前者指的是该材料能够以多快的速度传导热量,而后者指的是材料能够储存多少热量。

  2015年中旬,胡先生多次催促取钱,此后叶国强便不见了踪影。  自2010年5月至2011年6月,叶国强将胡先生汇入叶女士账户的1900余元资金用于黄金现货、股票、期货交易及个人资金周转。

  这些细胞更新迅速,平均寿命仅10天。基于用户自身的移动数据流量计划,该解决方案允许用户通过汽车的信息和娱乐系统接听和拨打电话、访问其常用号码以及获取信息服务。

这里目前正在兴建世界上最大的被动房社区,完工后其建筑面积约为100万平方米,将成为世界上最大的节能社区。

    丽水市中级人民法院于2016年11月25日,以诈骗罪判处叶国强有期徒刑15年,同时责令叶国强退赔胡先生1900万余元。

  △3月5日,习近平参加内蒙古代表团审议(谢环驰摄)  关怀“小乡村”里的“大民生”  “我们新修了13公里的水泥路,全村2700口人全部吃上了自来水,还建了文化广场、卫生室、超市、秧歌队、舞龙舞狮队,特别是您倡导推进厕所革命,我们也立即行动,给上厕所不便的村民们修起3个公共厕所……”  3月5日,习近平来到他所在的内蒙古代表团参加审议。而且,加密货币如今已带来其他方面的风险,例如协助消费者和投资者逃税、洗钱。

    《华尔街日报》的社论说,美中贸易逆差有很多原因。

    叶女士的代理律师张慧敏表示,从叶国强转款的凭证来看,青田支行需要有柜员、主管、审核三人签字,而每次人员都不同,有39人为叶国强办理过转款,对于叶国强是否有代理权,银行方应当进行详细审查、核实,但30余名银行专员却无一人审查出叶国强无代理权限。有了免费WiFi,就可以随时在朋友圈晒照片了,着实给力。

  另据报道,委内瑞拉政府19日当天发表声明,谴责美方禁令违反国际法。

  我们都不知道以后要干嘛,就是纯粹地学那些课。

  其中,重大突发环境事件为陕西省宁强县汉中锌业铜矿排污致嘉陵江四川广元段铊污染事件。加强食品安全风险交流,及时提供风险解读、风险预警、消费提示信息,引导公众理性消费,防止谣言误导。

  

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北京市一季度党纪政纪处分530人,其中厅局级6人

本文作者:程弢 2019-08-20 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。
实验结果显示,青少年自行车选手骨骼内的矿物质水平低于同龄人的平均水平。

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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