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习近平将出席并主持“一带一路”国际合作高峰论坛

2019-08-21 14:29 来源:搜狐

  习近平将出席并主持“一带一路”国际合作高峰论坛

  如果新疆还坚持双外援打天下,那么广东队可以提前庆祝了,这样的球队理念不配走到最后他表示:我们还是回去看录像,纠正场上犯的错误,做出正确的调整,无论你做出什么样的抉择,就是场上所有人全情投入的去做同一件事情。

凤凰体育讯(记者龙培培本溪报道)今晚,本赛季CBA联赛1/4决赛下半区的第三场比赛继续进行,北京男篮将在本溪连续第二个客场。吉喆则表示北京队会根据对手的变化见招拆招,辽宁队肯定会变化,他们今天的进攻就已经有了针对我们的防守做出的变化,他们的防守也会有变化,全场紧逼,会让我们不适应,尤其第四节刚开始的时候,我们领先12分最后被追上,确实很多要总结,我们也见招拆招吧。

  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)而如果卡西答应屈尊阿联酋联赛,那么他还将会获得非常丰厚的比赛奖金,这也是让卡西利亚斯颇为心动的一点。

  但进入到下半场之后,辽宁队却没有继续坚持上半场的打法,而是过早的开始控制时间。布拉切两罚全中,接着又命中撤步三分,93比92新疆反超比分。

对于首场较量,威尔士队也表达了对于胜利的渴望,本·戴维斯表示:我们来这里就是要尝试赢得冠军的。

  加时赛中,李晓旭上篮得手,刘晓宇和郭艾伦相继投丢空位三分球,翟晓川反击制造郭艾伦第6犯。

  随着江苏女排3-1击败辽宁,本赛季女排联赛季军已经出炉,那就是上赛季的冠军江苏女排。每个人都知道拜仁,我很开心他们在考虑我。

  从数据上看,拦网是李盈莹今后要重点提高的一个环节。

  而季后赛完全不一样了,球队更有时间提前准备,教练的战术的作用相比常规赛更大。在对阵中国队的比赛中,贝尔用一个帽子戏法帮助威尔士队6-0获胜。

  接受采访是她们表示:克里斯-冈特是我最喜欢的球员。

  赛后他说我们失误太多,防守太差,进攻没有做好。

  原标题:念错两遍阿斯托里名字,佩鲁贾主场播音员已被解雇《米兰体育报》报道,在意乙联赛的一场补赛中,佩鲁贾主场播音员口误将阿斯托里名字念成阿斯托菲,他已经被俱乐部解雇。斯塔姆是荷兰传奇球星,曾在AC米兰、曼联等队效力。

  

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习近平将出席并主持“一带一路”国际合作高峰论坛

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。
(篱笆)

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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