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发快递寄鸭脖送热干面 “神秘邮包”点赞西安地铁员工

2019-09-16 04:15 来源:中国网江苏

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  在北京队之前,辽宁队刚刚结束自己的赛前训练,辽宁队主教练郭士强表示已经做好了要和北京队打满五场的准备,对此,亚尼斯回应表示,北京队只会准备下一场比赛,不会想更多。巴斯中投得手,但随后他先是快攻失误,接着又连续补篮不中。

李盈莹已经尽力了,她打满了全场。而后天晚上,他们就将迎战本次比赛的最强对手苏亚雷斯领衔的乌拉圭队。

  深圳队一度发力将分差追到了15分,但赵岩昊上篮得手,福特森又投中大心脏三分,彻底杀死比赛悬念。不得不说原本以为会咬得最紧的广东与新疆之间的对决,如今却呈现了一边倒的态势,而导致这个结果的最主要的原因就是斯隆的加盟激活了广东。

  广厦队首发:林志杰、胡金秋、苏若禹、福特森、刘铮深圳队首发:李慕豪、何忠勉、萨林杰、郭晓鹏、于德豪(ssnake)韩德君补篮得手,汉密尔顿顺下取分,郭艾伦反击挑篮,杰克逊秀后撤步中投。

本赛季,21岁的马尔科姆在法甲出场27次,打进8球有6次助攻。

  韩德君护筐能力不错,但他的移动速度在防挡拆时很吃亏;李晓旭的移动和轮转都不错,但在篮下面对强硬内线冲击时护筐有欠缺。

  毫不夸张的说在昨天的比赛上正是布拉切在防守端的懒散才导致了新疆的内线门户大开,无论是易建联还是尼克尔森都可以轻松上篮得分,就连任俊飞也可以在篮下肆无忌惮,如果把布拉切比作防守中的黑洞真可谓是一点也没有冤枉他。不得不说原本以为会咬得最紧的广东与新疆之间的对决,如今却呈现了一边倒的态势,而导致这个结果的最主要的原因就是斯隆的加盟激活了广东。

  广厦首发:苏若愚,胡金秋,林志杰,福特森,刘铮深圳首发:白昊天,李慕豪,沈梓捷,卢艺文,莱斯(艾斯)

  (ssnake)在ISIS发布的恐吓海报中,梅西又一次躺枪了,他身穿这红色的囚犯衣服跪在球场上,旁边有一名ISIS成员一手拿着把大刀另一只手抓着梅西的头发,似乎即将对梅西进行处决。

  据了解,捷克队明天凌晨才能抵达南宁,因此原计划今天下午进行的赛前发布会和官方训练只好临时取消。

  2016年欧洲杯后,更多人了解了威尔士,也有更多的人成了威尔士球迷,冈特今年28岁,是威尔士队的主力后卫之一,他目前效力于英冠球队雷丁。

  过去10-15年我们一直试图改变,但根本没有成功。莱斯突破抛投命中,萨林杰快攻上进,随后强突上篮也有,深圳重新拉开分差。

  

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发快递寄鸭脖送热干面 “神秘邮包”点赞西安地铁员工

本文作者:程弢 2019-09-16 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。
反观西热力江仅有5中1只得到5分3助攻5犯规表现,无疑是被赵睿给虐得体无完肤。

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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