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【2018两会·改革新征程】在大有可为的新时代携手共进

2019-08-26 09:05 来源:齐鲁热线

  【2018两会·改革新征程】在大有可为的新时代携手共进

  ”采访的完整版于18日播出。此举一出,引发海内外网友的热议,不少美国网友在推特和脸谱上对总统特朗普的这一行为表示不满,认为这样做太过于冒险,将直接伤害到美国人民的生活水平。

因为美国马上面临着今年下半年的中期选举,共和党、民主党都在国会中,共和党在参议院、众议院中都拥有多数,如果这个中期选举失败了,特朗普所代表的共和党在参议院、众议院中居于少数,他居于很被动的地位,他的很多施政很难实行。这样一个横向跨越数个机构、纵向跨越军地两方的架构,其协调机制之复杂可想而知。

  此后,黄德军因涉嫌犯盗窃罪,于2013年3月31日被象山县公安局传唤,次日被刑事拘留,同年4月28日被依法逮捕。所以许多人包括我自己在内,都认为这次行动不是为大局服务,仅仅是为了转移内部矛盾,但是必将破坏全球经济。

  美方的挑衅行动只会促使中国军队进一步加强各项防卫能力建设,坚定捍卫国家主权和安全,坚定维护地区和平稳定。中国海警局一直以来派遣公务船到及其附属岛屿海域活动。

菏泽市中级人民法院认为,被告人李云峰身为国家工作人员,利用职务上的便利,为他人谋取利益,非法收受他人财物,数额特别巨大,其行为构成受贿罪。

  ”马斯克回复网友称,会删除SpaceX的Facebook页面。

  美国保德信金融集团首席市场策略师昆西克罗斯表示,对于此次美国发起的,中国方面的表现十分“平静”,“他们似乎在寻找更具体的方向进行反击”。搞恶作剧他一把抽走同事身后的凳子33岁的阿英和小关是慈溪某电子公司的员工,一个是品质检测员,一个是仓库管理员,两人关系不错,平时也没少开玩笑。

  特朗普认为明天工厂就会开始生产这些东西,否则未来很有钱的人也只能买得起目前美国大多数人都能负担的起的东西。

  ”特朗普最近被性丑闻和核心团队崩溃等事件缠身。

  自卫队2018年度共制作3万件新制服。

  3月12日,习近平在解放军和武警代表团发表讲话,提到“绝不让英雄流血又流泪”、“让军人成为社会最尊崇的职业”。

  美国总统特朗普(资料图)报道称,该行动正值中国海军参谋部表示将在南海举行实战化演练之际。

  

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【2018两会·改革新征程】在大有可为的新时代携手共进

本文作者:程弢 2019-08-26 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。
我所有的公司都不会通过打广告和赞助明星做虚假宣传。

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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