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为培根铸魂尽心尽智尽力

2019-03-19 11:48 来源:中国发展网

  为培根铸魂尽心尽智尽力

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张鑫琦说,录音时要根据不同声音走向与风格进行调整,不同作品需要不同的感觉。东部九省市中,北京、天津、上海、江苏、浙江、广东、福建、山东八省市已没有国家标准的贫困人口,只有辽宁还有几万贫困人口。

  ”“新时代需要广大留学人员的投身与奉献。近年来,随着新设、改造商业项目增多,上海“首店经济”持续飘红,2018年落户上海的首店数量超过600家,其中包括上海首店、大陆首店,乃至亚洲和全球的首店,这其中“网红店”占到相当部分。

  (记者战艳)责编:张嘉诚“回归商业本质,无可厚非。

《工商时报》另一篇报道说,大陆决定加码扶持新创产业,将鼓励发行双创金融债券,支持发展创业投资。

  刘昆在发布会上表示,李克强总理作《政府工作报告》时强调,积极的财政政策要“加力提效”,作为财政部门,关键是要做好“加减乘除”四则运算,其中最重要的是做好“乘法”,“放水养鱼”,用减税降费激发市场主体活力,提高居民消费能力。

  庞建国表示,此次政府工作报告涉台部分的突出特点是强调全面贯彻落实习近平总书记在《告台湾同胞书》发表40周年纪念会上的重要讲话精神,为未来一段时期对台工作定了调。叶元之表示,按照黄律师的逻辑,苏贞昌现在应该赶快下台,因为他当台北县长八年任期,台北县府的涉案人数是299人。

  台湾是中国领土的一部分,这是国际社会公认的事实,日本不可能明目张胆违反“一个中国”政策,实际上日本方面已经明确回复“不考虑”,蔡英文已经被“打脸”。

  近来各地中小学校陆续开学,不少孩子在寒假最后几天恐怕都在做同一件事——补作业。昨天,星巴克临时改变销售计划,将3天各卖1000个杯子的计划改为在昨天全部售出。

  同日,民建联属下的青年组织——青年民建联公布了“进一步海阔天空 民建联内地工作实习计划”,将安排香港大专院校学生到内地不同企业实习,并与当地大学生交流。

  百度(记者仇逸)责编:濮阳艺婧、刘素素

  由于是以肢体语言来表现孔子与其生活的时代,舞剧《孔子》在舞蹈编排上力求达到真实与想象的结合,虚中有实,实中有虚。Cochlear可以从美国、欧洲等地聘用监管专家。

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为培根铸魂尽心尽智尽力

本文作者:程弢 2019-03-19 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。
百度 习近平总书记的重要讲话,在代表委员和干部群众中引起热烈反响。

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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