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【治国理政新实践·江苏篇】绿色扶贫释放生态红利

2019-08-23 06:31 来源:豫青网

  【治国理政新实践·江苏篇】绿色扶贫释放生态红利

  至于其他的,GL6的表现还是不错的。令人惊喜的是,智能触控钥匙将可提供给全新BMWX3多数车型,同级别独树一帜。

3、动力总结:从实拍来看,熊二柯珞克与其兄弟车型科迪亚克的差异并不是很大,几乎就是后者的小一号车型,不过即便如此,配置方面柯珞克倒是一点也不含糊,该有的配置都出现了,向我们展示了其应有的品质感,这点值得肯定。把混合动力汽车变成您旅行生活的好伙伴。

  同时,全新一代途锐还配备夜视系统、HUD数字抬头显示、高端丹拿音响系统等。凤凰汽车·汽车达人秀对于热爱的事,你总能找出很多热爱的理由就像自驾旅行,它能开阔你的视野,丰富你的阅历,更是把书本知识转化为生活技能的有效实践...当然,让这一切成为美好的前提是:你需要一些值得信赖的伙伴,包括人,也包括车。

  BMWX3是全世界中型豪华SUV的开创者,2003年上市的首代X3孤独地等待了四年,才有第一个竞品出现。此外,全景天窗、智能语音人机交互系统、无钥匙进入/一键启动系统、EPB电子驻车、AutoHold自动驻车等舒适性配置一应俱全,以后10万元的自主品牌SUV也能有合资品牌高级车型上才有的享受了。

没有人不会喜欢这样的表现,无论从舒适还是运动方面,也无论是你是什么类型的驾驶者。

  金融政策:保险方面,以售价为万的2016款GLA200时尚版车型为例,新车第一年保险费用在9400左右。

  怎么说呢,这样的一款车既有优势,又有劣势。第三排的空间感还可以,但也没有想象中那么的厉害。

  凤凰汽车Lady咔咔结婚久了,很多人都会逐渐进入了一种可怕的循环:你跟你媳妇儿之间已经没有了青春的悸动和往日的含情脉脉,不刷牙不洗澡也能安然入睡,丝毫不用担心有人会嫌弃你跟你分手。

  同时在发动机舱和底盘进行了强化,使得车身强度远超5系。只不过第一次上车的时候我竟然没有这个快赶上我家客厅的超大储物盒,别说是保温杯钱包了,就算是放一只狗也没有问题吧。

  同时,全新一代途锐还配备夜视系统、HUD数字抬头显示、高端丹拿音响系统等。

  拿走,不谢,再见。

  前11个月,一汽-大众奥迪总销量达526340辆。并且揽胜SVCoupe全球仅限量999辆,售价高达24万英镑,如果引进国内市场起步价将超过300万。

  

  【治国理政新实践·江苏篇】绿色扶贫释放生态红利

 
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【治国理政新实践·江苏篇】绿色扶贫释放生态红利

本文作者:程弢 2019-08-23 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,相比较于目前潜在的竞争对手来说,还是有着自己的特色的。

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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