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证监会有关A股对接新经济改革方案正报批

2019-07-16 16:10 来源:新闻在线

  证监会有关A股对接新经济改革方案正报批

  落实广东自贸区进一步深化改革方案,深化国际贸易“单一窗口”、全球进出口商品质量溯源体系、“证照分离”、“一照一码走天下”、一般企业商事登记确认制、工程建设审批模式创新等改革,促进贸易投资更便利更自由。鹿晗获封“全能分享官”,将带领“铁磁解说团”对世界杯进行解说和分享。

”记者了解到,今年炉烟村共养蜂1400箱,全年可产14000千克蜂蜜,产值可达112万元。希望广大闽、粤、港企业家一如既往地投资武汉,鼎力支持武汉产业转型升级、城市建设和招才引智,武汉将提供最高礼遇、最优服务、最好政策和最佳环境,让企业家在汉舒心生活、专心创业、放心创富。

    广东省公安厅交通管理局分析指出,夏季交通事故呈现出“一高四多”的特点,“一高”即雨天高速公路风险高,“四多”则是涉及学生的事故多、涉及货车的事故多、无证驾驶事故多、酒驾造成的较大事故多。湛江力争用3年时间助推脱贫攻坚工作取得新成效,实现脱贫攻坚和锻造干部“共赢”。

  从公布的招生计划来看,理科男生共招收532人,理科女生共招收34人;文科男生共招收19人,文科女生共招收3人。  为方便市民查询,“广州‘开四停四’小助手”(“广州交警”微信公众号“个人中心”内)同步推出,市民可查询“开四停四”管理措施计算周期,自行调节车辆出行日期。

  6月9日是今年的文化和自然遗产日,主题是“多彩非遗,美好生活”,口号是“见人见物见生活”“活态传承、活力再现”“非遗让生活更美好”“新时代、新生活、新传承”。

  目前,武汉已集聚上万家闽粤港企业。

  (记者田育才通讯员朱东怀田金璐)(责编:曾璐、罗帅)  今年全市各镇街都将建中医馆  6月8日,东莞市中医院通报了全市治未病专科联盟建设情况。

  军校在招生时,投档录取流程与地方普通高校招生完全一致,院校在投档比例范围内对政审面试体检均合格的考生,严格按照从高分到低分的顺序进行录取。

    “我右眼完全看不到,左眼只能看到一个人的胖瘦,连五官都看不清楚。  根据工作方案,今年底前全省要完成农用地土壤污染状况详查。

  (责编:罗帅、曾璐)

  中国空军第一人王文常,随身携带着与妻子谈恋爱时收到的百余封情书;驻守黑河的“冰花男神”张书辉,已13年没有回家过春节,每年冬天带着战士们建冰哨、刻冰雕以解乡愁。

    有关负责人透露,下一步,政治建设将纳入湖南全省绩效评估范畴,并与年度考核融合推进,形成政治建设考察常态长效机制。  北斗高精度服务方面,在国家北斗地基增强系统基础上,面向大众、触手可及、随需而用的公共服务正在不断开发和提供。

  

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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 2019-07-16 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。
经济学家、曾任世界银行副行长的林毅夫在点评武汉产业发展时说,武汉在互联网等全新的产业领域具有独特的竞争优势,“这类产业最重要的生产资源是人力资本,是人的智慧和创意”。

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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