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外籍人才眼中最具吸引力十大城市 杭州连续七年...

2019-10-15 02:56 来源:长江网

  外籍人才眼中最具吸引力十大城市 杭州连续七年...

  同样是一块拼图,怎么放才能扬长避短,考量的是摆放拼图人的智慧。但是35年后,当年的那批马耳他国脚们站出来,他们指控西班牙人张自中场休息时用下药的手段,坑害了他们。

仅此一节,福特森就独得23分,而当他站上罚球线时,广厦队的球迷也开始齐呼MVP来为他加油助威。遭遇这样一场完败,最大的原因就是李盈莹发挥不佳,这一场比赛,她全场40扣17中,只得18分。

  咱们还是先说说为什么我们会落后31分吧,我们说说到底怎么丢掉的这么多分。赛后,球队被对手超越跌至第三名,落后榜首8分。

  在球队落后的时候,都是她站出来,为天津女排追分。这支埃及队可以算是目前非洲球队当中整体实力最强的,也是最有可能在世界杯上取得好成绩的非洲球队。

自从去年12月26日,曼联主场2-2战平伯恩利的比赛后,伊布就再也没为曼联出过场。

  这一次丁彦雨航的爆发来的有点早,上半场山东队已经领先了16分,丁彦雨航就把棺材钉上钉子。

  今天他们再度领先18分,遗憾的是,他们还是没有把握住胜局。本场比赛,辽宁队虽然开局有过落后,但在北京队出现较多失误的情况下抓住了机会也曾一度反超过,但在关键的下半场,北京队的整体防守让辽宁队的进攻变得不够顺畅,多数出手都显得仓促。

  上半场最后一攻,丁彦雨航硬是扛着三名防守球员把球打进,对手的生拉硬拽也没有让丁彦雨航失去平衡。

  对于双方来说,今晚的胜利都至关重要,但对于近些年来经常走在逆境中的北京男篮来说,无论现实多么骨干都不会影响球队争取胜利的信心。在每场都极为关键的季后赛中,可没有那么多时间给新疆队磨合。

  值得注意的是,这是葡萄牙人第34次在联赛中完成帽子戏法,成为五大联赛第一人。

  昨天下午,辽宁队核心球员郭艾伦曾在个人微博中发文,鼓励自己也鼓励队友想起曾经面对困境时的那种团结和坚强,对于今晚的这场关键之战,郭士强显得比较坦然,他表示:输赢都很正常,无论输一场还是赢一场都很正常,因为我们要准备打满五场,因为北京队也是一支强队。

  巴斯在NBA一直属于勤勤恳恳、态度积极、打球拼命的球员。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。

  

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外籍人才眼中最具吸引力十大城市 杭州连续七年...

本文作者:程弢 2019-10-15 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。
身高打内线虽然矮了点,但在CBA连198cm的NBA边缘球员哈里斯都能游刃有余,还帮助四川拿到总冠军,对于在NBA驰骋12个赛季打了758场的巴斯,这不成为问题。

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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