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2019-08-21 10:43 来源:中国日报网河南

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  ”据了解,今年,为提升番茄原料品质,提高番茄产量,及时做好番茄采收工作,吉木萨尔县通过土地流转、社企合作、农民参与的方式,引导农民与企业签订连片土地流转合同,并大力推广应用膜下滴灌、育苗移栽、机械化收获等高新技术。蒋超良寄语媒体记者,两会还在继续,要树牢政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识,提高政治站位,不断创新形式,一以贯之宣传好大会各项议程,做好舆论引导工作;要发扬不怕疲劳、连续作战的精神,再接再厉、善始善终做好后期宣传报道。

为了和平,我们要牢固树立人类命运共同体意识。要着力构建新体制,探索建立包容审慎监管、数据资源开放共享、科技成果转化应用等新机制,充分调动全社会创新创造活力,促进新产业、新业态、新技术、新模式蓬勃发展。

  要实现这一目标,就是要建立起干部管理监督全过程的“Y轴”、评价指标的“X轴”,共同组成横向到边、纵向到底的“座标系”,做到精准定位、科学评价。王晓东来到三丰智能、宝钢涂镀板、华新水泥等企业,了解生产经营、科技创新等情况。

  ”  细菌耐药性问题日趋严峻,对多种抗生素有耐药性的细菌获称超级细菌。要切实解决好基层党建工作薄弱问题,发挥村党组织的战斗堡垒作用和党员的先锋模范作用,以基层党建引领脱贫攻坚、乡村振兴,推动农村基层党建全面进步、全面过硬。

人人争当生态市民、时时参与生态建设、处处形成生态环境,把我们共同的生态家园建设得越来越美丽。

  继续办好办实“新时代湖北讲习所”,坚持分层分类宣讲相结合,分层次、全覆盖,推动习近平新时代中国特色社会主义思想进企业、进农村、进机关、进校园、进社区、进军营;坚持网上网下宣讲相结合,传统媒体、新兴媒体同向发力、协同联动,做到全媒体、常态化;坚持严谨与生动相结合,增强吸引力、感染力和影响力,推动习近平新时代中国特色社会主义思想深入人心。

  省人大常委会、省政府、省政协领导同志,省军区政委,省法院院长、省检察院检察长,武警湖北省总队司令员、政委,不在职省级领导同志,离退休省级老同志,省级各民主党派主要负责同志,省直各单位主要负责同志,党的关系在省的在汉大专院校和大型企事业单位、中央在汉金融单位主要负责同志,省人大、省政协各专(工)委主任委员(主任)参加会议。“新时代湖北讲习所”面向全省广大干部群众,采取多形式、分层次、全覆盖,突出创新,突出实效。

  省政府秘书长别必雄,省直有关部门负责同志参加会议。

    (李开强蒋龙方超摄影报道)(责编:任志慧、邓楠)蒋超良说,2017年,在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,我们坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,认真学习贯彻党的十九大精神,牢记习近平总书记视察湖北时的殷殷嘱托,统筹推进“五位一体”总体布局、协调推进“四个全面”战略布局,自觉践行新发展理念,聚焦“四个着力”,团结一心、开拓进取,各项工作迈上了新台阶。

  两会选举和决定任命了新一届国家机构组成人员特别是国家机构领导人员和全国政协领导人员,为新时代坚持和发展中国特色社会主义提供了坚实的组织基础和组织保证。

  省委书记蒋超良主持并讲话,强调要学好用好《习近平谈治国理政》这部重要著作,学懂弄通做实习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,推动湖北各项工作开创新局面。

    泗阳县水利局局长仓义晶介绍,县里投入13亿元,建设了湖滨生态湿地、农田退水生态净化塘湿地、污水设施配套生态湿地等“五大湿地”,通过“控源截污、内源管理、引水治水、长效治理”等措施,对河湖进行生态修复,有效地改善了水环境。在鄂州代表团,听取李兵、熊学敏、陈晓林、程少云、武军、李亚华等代表发言后,王晓东说,近年来,鄂州市干事创业有劲头,转型升级有势头,改革探索有看头,生态环保带了头。

  

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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 2019-08-21 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。
王晓东说,习近平总书记2013年7月视察湖北时,在武汉主持召开座谈会,向全党全国发出了全面深化改革的动员令。

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。

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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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