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画状元唐岱仿关仝《溪山雪霁图》将现嘉德春拍

2019-10-15 00:44 来源:新浪家居

  画状元唐岱仿关仝《溪山雪霁图》将现嘉德春拍

    农业部各民主党派、无党派人士代表和侨联代表,机关党委、办公厅、人事司、科教司有关同志以及农科院、水科院、规划设计院等统战工作重点单位党组织主要负责同志参加会议。针对大家所提的意见和建议,校领导现场办公,在改善教学条件、加强教学管理、改进活动场所等方面进行了工作部署和计划安排。

  根据工作方案,近代物理所党委还将通过书面征集、谈心谈话、征求各党支部意见建议等多种方式在全所范围内广泛征集意见建议,以保证民主生活会开得扎实有效。  党的十九大和十九届中央纪委二次全会对打好作风建设持久战、巩固拓展落实中央八项规定精神成果作出了新的战略部署,习近平总书记专门就纠正“四风”问题作出重要指示,彰显了党中央持之以恒正风肃纪的坚强决心和政治定力。

  杨月明主席在总结中鼓励各位女职工学以致用、持之以恒,提高心理调控能力,掌握科学适用的方法,以健康的身心状况和良好的精神状态投入工作和生活。  当选的长江水利委员会“最美一线职工”,来自委内不同岗位,既有刻苦钻研技术、推进科技进步的技术人员,又有在平凡岗位上做出不平凡业绩的基层职工。

    福建省政府投资项目评审中心原党组成员、总经济师郑灵借调研之机公款旅游问题。纪工委理顺工作关系,以落实“两个为主”为抓手,从机关纪委书记配备、问题线索集中统一管理等方面强化对机关纪委的领导,实现对部门机关处级及以下问题线索的统一登记、统一管理、统一分办,着力发挥好在纪律审查工作中的统筹、协调、服务作用,指导和推动多个部门实现执纪审查“零突破”。

某些办公楼,一到深夜,灯火通明,表面繁忙热闹,实际却是“假班”玩手机、“蹭”空调,没有半点紧张忙碌,一旦领导路过,马上“正襟危坐”,俨然一副废寝忘食、百米冲刺的夸张姿态,即使领导未到,也不忘用手机随手一拍,美美颜,把“假班”图景发至朋友圈、工作群,讨领导欢喜、将同事一军。

    人民网北京8月23日电(记者贾玥)为期一天半的全国来访接待工作会议22日在京落幕。

    60天内7名中管干部落马  担任国家能源局副局长一职两年半之后,王晓林落马。    会议强调,农业部统一战线要切实加强思想政治建设。

    与会代表纷纷结合各自工作实际,结合研究所发展战略、人才引进与稳定,团队建设及科技管理、后勤支撑等多个方面的实际问题,对领导班子提出了意见建议,并表达了对研究所未来发展的美好期望。

    大家纷纷表示,利用春节回乡探亲访友的机会,深入田间地头、农家炕头,掌握第一手真实情况,有利于增进与农民群众的感情,促进工作落实。  党的十八大以来,党中央对党内法规和规范性文件进行的系统清理,可以看作是对党内法规制度供给的一次调整,是对党内法规制度体系的一次“瘦身”。

    1月25日,中央国家机关纪工委组织召开中央国家机关第三十次党的纪检工作会,学习贯彻党的十九大和十九届中央纪委二次全会精神,回顾总结2017年工作,部署2018年任务。

  他曾在《党和国家领导制度的改革》一文中指出:“我们过去发生的各种错误,固然与某些领导人的思想、作风有关,但是组织制度、工作制度方面的问题更重要。

    本场报告会由上海市委宣传部、市科技党委、市科委、市科协、中科院沪区党委承办。职代会已经成为机关服务局倾听群众呼声、顺应群众心意、解决实际问题最生动的载体。

  

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画状元唐岱仿关仝《溪山雪霁图》将现嘉德春拍

本文作者:程弢 2019-10-15 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。
“这种吃喝和脱贫评估主题不符,让老师学生都很有压力。

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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