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用车咋整啊?没带车钥匙到底砸哪块玻璃才划算

2018-06-20 11:54 来源:宣城新闻网

  用车咋整啊?没带车钥匙到底砸哪块玻璃才划算

  百度杨学鹏要求,各级各部门党委(党组)、机关党组织、市区两级机关工委和有关部门都要自觉强化责任担当,拧紧管党治党责任的“螺丝扣”,齐抓共管、合力推动机关党建高质量发展。三要找准自身定位,在推进全面从严治党中走在前作表率。

工委副书记王书林、芮士成,市级机关纪工委书记李文娟出席会议;来自工委各所属单位党委、各直属机关党组织的机关党委专职副书记参加会议。为有效检验培训成果,培训结束前,围绕党史、党章党规、创新理论等内容,组织了结业考试。

  正是抓住了各个时期的社会主要矛盾,我们党才制定了正确的革命路线,带领人民推翻了“三座大山”,取得了新民主主义革命的胜利。通过加强领导人员队伍建设,把党的政治优势转化为企业的执行力。

  巾帼英雄铸英魂,常使追思泪满襟。  面对这些显著变化,再讲“我国社会的主要矛盾是人民日益增长的物质文化需要同落后的社会生产之间的矛盾”,已经难以准确反映实际了。

要在严明纪律转变作风上走在前、作表率。

  4月中旬,工委委员会要专门召开一次务虚会,深入查摆学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想、践行初心使命、推动新时代省直机关党的工作等方面的差距和不足,结合落实全面展开新旧动能转换重大工程部署要求,理清短板弱项,明确努力方向。

  这一独特的民主政治路径,从根本上决定了中国的政治制度是有自己特色的社会主义政治制度,决定了在完善这一制度的进程中能够将刚性与韧性融于一体。随着我国综合国力不断提高,中国的国际地位显著提升,世界影响力不断扩大,同世界的关系进入新阶段,成为推动世界和平发展的参与者、建设者和引领者。

    因时制宜,顺势而为。

  要严格执行廉洁自律准则、党纪处分条例、巡视工作条例、问责条例等党内法规,持续抓好中央八项规定精神和省委、省政府“三十条”要求的贯彻落实,凡是群众反映强烈的问题都要严肃认真对待,凡是损害群众利益的行为都要坚决纠正,着力严查各种隐性变异“四风”问题。要牢牢牵住压实责任这个“牛鼻子”,切实加强组织领导,着力形成机关党建齐抓共管的工作格局,努力为“建设亮丽内蒙古,共圆伟大中国梦”作出新的更大贡献。

  全面从严,重任在肩逆水行舟用力撑,一篙松劲退千寻。

  百度”有的同志在交流中谈到,“烈士们的信仰到底是什么?这些英烈之中,不少人具有很高的文化水平,有的毕业于北京大学、清华大学等高等学府,甚至还有一些留学生,不少人家境优越,是什么驱动着他们前赴后继地投身革命、不畏牺牲?是信仰的力量,让他们舍弃了亲情、爱情,无怨无悔地把生命献给了共产主义事业。

  培训过程中,严格落实签到、点名等制度,参训学员自身要求严格,确保培训规范有序,顺利圆满。我们相信,新一届全国人大及其常委会一定能够开拓进取、奋发有为,充分发挥国家根本政治制度优势,保证国家统一高效组织推进各项事业,谱写新时代人大工作新篇章。

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用车咋整啊?没带车钥匙到底砸哪块玻璃才划算

本文作者:程弢 2018-06-20 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。
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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(公众号:雷锋网)编译

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