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这家企业扣留环保部督查组一小时 到底是何背景

2019-07-19 19:09 来源:天翼网

  这家企业扣留环保部督查组一小时 到底是何背景

  ”通过审核后,“准配送员”还要以交通安全志愿者身份参与一次路口执勤,才能成为正式配送员。正值夏季缺水时节,这一消息令伊拉克不少民众松了一口气。

该市积极推行乡镇“片区协作”联合办案模式。这种运输机在日本部署以来发生多起安全事件。

  【往哪停?】欧洲人道主义组织“地中海救援”发言人玛蒂尔德·奥维兰说,“阿奎里厄斯”号9日晚“依照指示向北航行”。(四)任命:梁仁昌、李书东、毛毅强、陆青柏、吴杰雄、黄琳、郑燕、康大钧、全辽伉、卢达芳、廖添红、苏琼、吴汪义、温程捷、欧满华、彭毅君、李芝渺、李小龙、王伦锋、范涛、王国韶、华成斌、吴然、周斌、刘明忠、吴永良、冯孟锦、王冰、黄强、吴庆清、方跃彪、梁智俊、罗尚志、覃春齐、刘国平、王其茂为自治区人民检察院检察员;韦义、朱晓华为南宁铁路运输检察分院检察委员会委员、检察员;吴荣宇为南宁铁路运输检察分院检察委员会委员;陈自印、夏日龙、谢海兵、黄紫锋、廖子淞为南宁铁路运输检察分院检察员。

  如今,范祥灵成立了自己的公司,还与合作社一起引进了专业化生产烘烤厂房。唐咸仅说,王革冰同志思想政治素质好,党性观念强,讲政治、讲大局、讲规矩,在重大问题上头脑清晰,立场坚定,贯彻落实中央大政方针和自治区党委的决策部署态度坚决,措施有力,领导经验丰富,工作思路清晰,把握工作大局能力强,作风深入扎实,心胸开阔,为人公道正派。

美国政府5月8日宣布退出伊朗核问题全面协议,下令恢复因协议而中止的对伊朗制裁措施,包括能源制裁。

  (责编:陈露露、许荩文)

  普京还责令俄政府保障公民实际收入的持续增长以及保障退休金涨幅高于通货膨胀率。刘咏梅在会上讲话。

  (下转第二版)  (上接第一版)李宏庆说,根据自治区党委人事调整安排,由林冠同志任市委副书记、提名为市长候选人,我们坚决拥护自治区党委的决定,并诚挚欢迎林冠同志到贺州工作。

  “关爱式”帮扶,让“困难党员”有“助”。唐冬初曾种过西瓜、油茶等,但还是以失败而告终,不仅把在外打工的钱亏了,还欠下不少外债,他没有气馁,从失败中吸取经验。

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  自此,寻找“行星九”的大戏开始上演。”“妈,我想你,从来没这么长时间没见你,后来我想想,别说20多天,未来的20多年我都再也见不到你了……”“妈,昨晚一宿都是关于你的梦。

  

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谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

本文作者:程弢 2019-07-19 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。
广西桂林一处建设工地,机械臂挥舞作业,建房施工战正酣……一片热火朝天中,祝平辉正在为混凝土与红砖砌成的墙体穿上“保护衣”——抹灰。

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(公众号: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,雷锋网编译

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