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廖祥忠任中国传媒大学校长、党委副书记-新闻人物-时政频道-中工网

2019-09-23 02:14 来源:磐安新闻网

  廖祥忠任中国传媒大学校长、党委副书记-新闻人物-时政频道-中工网

  此次国务院高层在解读方案时提到推动文化事业、文化产业和旅游业融合发展。能够在南极执航的邮轮是非常有限的,目前全世界仅有29艘,都可以在IAATO的网站上查询到详细信息。

当然,较轻的活动是没有关系的,比如说说话、下棋或打牌等,如果能在饭后休息约半小时再进行就更好了。此外,还向青海果洛州甘德县、久治县以及河北和新疆佛协捐赠羽绒服3500件。

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  人人能起于行动,改变生活习惯,让天候恢复正常,大地健康,众生平安。受助僧众纷纷表示,这次中国佛教协会与佛教百寺基金再一次向藏区困难僧尼捐赠衣物,体现了汉藏佛教界的传统法谊,充分体现了祖国大家庭的团结、和睦与温暖,他们要将党的关怀和全国人民的爱心变为做好藏传佛教工作的动力,将广大寺庙僧尼紧紧团结在党中央周围,为全面建成小康西藏作出贡献。

飞行难吗?如果只是像这些美国人一样,那并不难,只需8000美元;但如果想真正的体验自由飞翔的乐趣,就要好好学、努力干。

  潮汕地区,地理概念上多指位于广东省东部沿海一带的潮州、揭阳、汕头等三个地级市。

  文化和旅游部的主要职责是,贯彻落实党的宣传文化工作方针政策,研究拟订文化和旅游工作政策措施,统筹规划文化事业、文化产业、旅游业发展,深入实施文化惠民工程,组织实施文化资源普查、挖掘和保护工作,维护各类文化市场包括旅游市场秩序,加强对外文化交流,推动中华文化走出去等。徐勇凌在俄罗斯学习飞行期间,曾偶遇美国“同学”,他们体验苏-27的滋味之前,唯一的地面训练——居然是露天弹射模拟。

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  慈济基金会表示,佛教有阐述所谓大自然界地水火风、四大不调的灾变状况,近年来全球天灾不断,台湾则因地理环境影响,位处环太平洋地震带,又受极端气候变迁,旱、涝情形逐年明显,国土脆弱如此严重,直接危害人民生存空间,不等灾害来临时令人措手不及,在每一次的灾难后,更应省思如何防灾、减灾、备灾。这个很枯燥,不适合咱们中国人,中国人不愿意去这么实践。

  释迦牟尼是古印度迦毗罗卫国净饭王之子,姓乔达摩,名悉达多。

  注意,自2016年11月1日起,所有持外国护照办理赴美签证的申请人以及申请办理美国护照或换发现有美国护照的所有美国公民,申请中提供的照片不得佩戴眼镜。

  想领略中亚独特的文化和生活,不妨从这个曾经丝绸之路北支线上的明珠开始。第二天DAY2线路规划DAY2:亚丁村冲古寺洛绒牛场牛奶海五色海亚丁村亚丁村距香格里拉镇34公里,这里也被称为最后的香格里拉。

  

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廖祥忠任中国传媒大学校长、党委副书记-新闻人物-时政频道-中工网

本文作者:程弢 2019-09-23 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。
大师在当时新的历史条件下对中国佛教的开新,是以佛法为中心、以中国佛教为本位的融贯传统的开新,始终能够允执厥中,圆融无碍,契理契机,普遍融摄。

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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