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帕尔默赛伍兹艰苦打出72杆 好友:当心老虎睡醒

2019-09-17 06:14 来源:糗事百科

  帕尔默赛伍兹艰苦打出72杆 好友:当心老虎睡醒

  亨利·凯瑟克爵士表示,怡和集团在武汉发展顺利,将加大在汉投资,与武汉在更多领域展开合作。(记者宋经纬/文吉星/摄)

这显然不是购房者所希望看见的。这也使得陈同思这样的人越来越多,在新闻里他们被叫做“蓉漂”。

  第四个脆弱性在于,很多地方干部,拿房地产提振经济的习惯,房地产带动的行业数百种,但在城镇化过了拐点,现在再这么做就是饮鸩止渴,会造成空房、空城。不同于暂未落地的规划,地铁7号线就像多巴胺,它的出现显现了八里庄的亢奋程度,看房客相信,“对于区域发展而言,地铁比一切规划都灵。

  相较于站立,走起来会更有动态的美感。这份调查结果,在某种程度上可以为进入成都的房地产开发商提供一些开发思路、开发信心。

中国金茂高级副总裁张辉透露,早在金茂大厦开始,在建筑市场还未意识到绿色科技的可贵之时,中国金茂就开始了绿色建筑成功运营。

  △八里庄截至目前,最新的报道是:“地铁7号线正式通车,结束了八里庄落后的城市轨道交通历史;成都机车厂完成搬迁,蜀龙路全线计划打通,未来五年,八里庄以文化创意产业集聚发展为主导,即将起飞。

  航程结束后,宾客将在东京半岛酒店下榻三晚,在酒店的精致典雅的大宴会厅内举办一次地道的日式晚宴款待宾客。项目地址:西南二环右安门外西铁营万达广场东侧开发商:金茂、国瑞、世茂卖点:二环右安门,地块稀有,资源成熟,配套完善,品牌加身。

  灭绝这句话,只能吓人,却不能吓倒自然。

  △八里庄这个决定,如同当年旧城轰塌的一声巨响。如果婆媳关系都处不好,就很难想象她在处理家事中的能力了?应该说绝大多数的男儿郎还是有恋家情结的,所以说聪明的女子都应该把处好婆媳关系放在首位。

  公示时间延长《公租房办法》第二十五条、二十七条规定“街道办事处(镇政府)应当自接到申请材料之日起20个工作日内对申请人的户籍、家庭人员结构、婚育状况等进行初审并在申请受理所在地公示,公示时间不少于20日”;“市住房保障部门将复核合格的申请对象情况在市政府部门网站进行公示,公示时间不少于20日”。

  这份调查结果,在某种程度上可以为进入成都的房地产开发商提供一些开发思路、开发信心。

  前瞻性住房政策需考虑流动人口改革开放以来,东部地区凭借其地理区位优势和政策红利,劳动型密集产业迅速集聚,吸引大量劳动力从中西部地区流入,区域和城乡差距的不断拉大,也加速了人口迁徙。特别是在当前贷款利率上浮情况下。

  

  帕尔默赛伍兹艰苦打出72杆 好友:当心老虎睡醒

 
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帕尔默赛伍兹艰苦打出72杆 好友:当心老虎睡醒

本文作者:程弢 2019-09-17 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。
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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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