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维护宪法权威 保证宪法实施

2019-09-21 23:42 来源:豫青网

  维护宪法权威 保证宪法实施

  再看今天,一大批中国企业买全球、卖全球,不仅将商品和服务提供给全世界的消费者,而且将技术和标准提供给全世界的生产者;不仅在全世界投资兴业,而且在全世界布局产业链、价值链、创新链。因为中国既没有这个闲钱和实力,也没有那种野心和胆子。

我们必须知道,开战容易收兵难。“互联网发展迅速,许多新情况、新问题不断出现,工商行政管理机关将一如既往地做好市场监管和消费者权益保护工作,发现新问题,积极研究解决问题的新方法,切实为消费者营造安全放心的消费环境,让广大消费者能消费、敢消费,愿消费,为经济社会平稳较快发展做出更大的贡献。

    金融业的发展使资本主义国家能够跨越生产过程这一中间环节,不用必须干的倒霉事就能赚到钱。  另外美国方面星期四再以莫斯科干涉美国总统大选以及网络攻击为由宣布对俄5家实体和19名个人实施制裁。

    其次,美国此次单方面宣布对钢材和铝产品征收25%和10%的全球性关税,力度之大超出外界想象,其理由既不符合WTO第21条安全例外的技术条款,也同美国1964年贸易扩大法案中232条款相背离。近年来,我国国际网络能力不断提升,映照的是我国经济实力、科技实力、综合国力的稳步提升,根源于我国世界第二大经济体、第一制造大国、第一大进出口贸易国和庞大国内市场的国际分量。

因此,凭什么胡议员刚刚消费了中国,还要幻想中国敞开大门欢迎他呢?中国政府的做法合情合理合法,就连澳大利亚外长毕晓普就此事回应时也说,中国有权控制自己对外国人出入境的政策和程序。

  中国对华人华侨向来友好,干嘛不让这位胡议员回家?只要看看这位胡议员的所作所为就明白,原来是他早就不把中国当做家了。

  按照西方的政治逻辑,普京即使不下台,他受到的支持也会下降。如果特朗普对中国600亿美元商品加征关税的计划真实施的话。

  目前,该公司总体政策性担保融资能力增加至3亿元以上,累计为新型规模经营主体担保贷款亿元。

  还有人担心,前者可能是白宫的初衷,后者则会成为贸易战升级后的趋势。虽然在日本灾区民众的不懈努力下,宫城县、岩手县和福岛县等三个受灾县的灾后重建取得了一些进展,但未来仍有很长的路要走,福岛核事故的阴影依然挥之不去。

  声明称英国已经向盟国通报俄罗斯很可能应为袭击承担责任,并表示我们同意英国做出的没有其他合理替代解释的评估,进一步强调了俄罗斯负有责任。

  因此,全生命周期的养老准备无论对国家还是家庭来说都至关重要。

  而美国国务院东亚暨太平洋事务局副助理国务卿黄之瀚却在之后访问台湾,成为台旅法签署后首个访台的美国高官。人民网强国论坛邀请北京大学廉政建设研究中心副主任庄德水对《条例》进行了系统地解读。

  

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维护宪法权威 保证宪法实施

本文作者:程弢 2019-09-21 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。
但是,应急体制建设始终是制约应急管理能力提升的一块短板。

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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