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争议!切尔西遭点球悬案 巴拉克怒斥:惨案重现

2019-10-15 04:21 来源:互动百科

  争议!切尔西遭点球悬案 巴拉克怒斥:惨案重现

  委员会成立后,主要致力于探索职业院校中创客式人才培养模式的建立,职院创客文化培育,创新型技能人才培养。汤涛要求,各级人社部门要深入学习党的十九大精神,认真借鉴世界技能大赛的理念标准和组织模式,促进我国技能竞赛工作科学规范发展,不断提升技能竞赛管理工作水平。

中科院兰州分院院长王涛,市领导张国一、马彩云及相关部门负责人参加活动。受命于国之所急,袁承业毅然放弃上升势头良好的氨基酸与多肽合成药物研究,转而专攻萃取。

  干一行、爱一行、钻一行、精一行,是三位委员的共同追求。该成果标志着我国率先开启了以体细胞克隆猴作为实验动物模型的新时代。

  打造“双创”升级版政府工作报告提出,促进大众创业、万众创新上水平。加快培养企业发展需要的知识技能型人才,保证高技能人才与经济发展相适应。

人才兴事业兴,事业盛人才盛。

  去年,葫芦岛共征集对接项目70个,人社部专家服务中心最终确定了辽宁合众科技新材料有限公司等15个对接项目,涵盖工业、农业、文化旅游、城市规划、港口开发建设、食品加工等领域。

  截至2017年年底,眉县各创业平台累计发展个体工商户万户。”国家人力社保部中国人事科学研究院研究员孙锐说,中关村一直是我国人才管理改革先行先试的试验田,如此大力度的国际化引才用才政策,不仅是在全国首次推出,在全球范围来看都极为罕见。

  (通讯员昌组)

    (作者系上海社科院人力资源研究中心副主任、研究员)在前不久最新一批开展的天津市“千人计划”创业人才项目评选中,全市共有6名海外高层次人才入选,其中天津开发区就入选4名,入选数量位列前茅。

  四是突出安全生产。

    (作者系上海社科院人力资源研究中心副主任、研究员)

  将职业技能鉴定申报条件中“连续从事本职业工作年限”要求修改为“累计从事本职业或相关职业工作年限”,打破(职业)资历、工作年限等的制约,提高人才的社会流动性,促进人才特别是技能人才合理流动、有效配置,同时也契合以人为本精神,畅通劳动者职业生涯通道。该县制订校地合作优惠政策,县财政每年拿出专项扶持资金,对长期驻县进行技术指导和服务的专家,给予其与社会劳动和实际工作相符的工作报酬;对于高校研发项目,属于实验研究阶段的,企业无偿提供实验场所,已成熟的科研成果,以合作开发或区域买断形式加速转化。

  

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争议!切尔西遭点球悬案 巴拉克怒斥:惨案重现

本文作者:程弢 2019-10-15 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。
”万钢说。

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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