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2017面点加工技术培训班

2019-09-22 07:52 来源:中国涪陵网

  2017面点加工技术培训班

  当前,加强理论武装的一个重要任务,就是广大党员要原原本本、原汁原味地学习领会习近平新时代中国特色社会主义思想,将思想认识统一到党中央的决策部署上来,牢固树立“四个意识”,不断增强“四个自信”。  我觉得,无论是学校的老师,还是我们从事哲学社会科学、从事文化事业的人,都有这样的义务——要把我们民族的优秀传统文化,把我们优秀的文明,通过我们尽可能生动地阐释,让我们的青年了解,让红色基因注入血脉,代代相传。

在加强落户的同时,还强调要强化常住人口随迁子女教育、医保、公租房等基本公共服务。中国特色社会主义进入新时代,我们党要团结带领人民进行伟大斗争、推进伟大事业、实现伟大梦想,就必须全面推进党的建设新的伟大工程,更好地坚持和加强党的全面领导。

  营养不良、地方病也很普遍,比如血吸虫的传染导致大量农村人口身体衰弱,甚至无法参加劳动。从中央到地方,各级政府对网络作家的培训明显增多。

  相应地,教师的责任也要超越传统意义上的教书和育人,体现国家公共教育的使命和价值。生产企业不要为了赶工抢工、突击生产而导致安全生产事故,切勿为了贪图小利而置企业未来和员工生命于不顾。

《中共中央关于繁荣发展社会主义文艺的意见》指出,坚持“重在建设和发展、管理、引导并重”的方针,实施网络文艺精品创作和传播计划。

  同时,学校的培养要求很高,如果没有艺术兴趣与能力,学生将很难完成学业,获得毕业文凭,这样一来,造假被录取也就没有任何价值。

  研究报告显示,与2005年相比,2015年学生上课外班的时间大幅度增长,学习日上课外班时间为小时,休息日上课外班的时间为小时,分别是10年前的两倍和3倍。至于人家原版的要钱高啊巴拉巴拉的,怎么不说自己赚的盆满钵满?让法律的归法律,情感的归情感吧。

  国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为,要重视风险的防控。

  促进产业结构转型升级,坚持创新驱动是重要支撑。而这种效果,显然不能仅仅指望那一小时来实现,而是要看这一小时的标志性活动,能够带来怎样的触动和改变。

  [责任编辑:李贝]

  这样的记忆,足以让人记住这届奥运会;这种进球,足以让运动员荣耀一生,开句玩笑话就是,可以吹牛一辈子。

  (胡印斌)[责任编辑:王营]会议明确了中国经济发展的四个重大时间节点,对中国经济发展阶段进行定位。

  

  2017面点加工技术培训班

 
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2017面点加工技术培训班

本文作者:程弢 2019-09-22 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。
而厘清了这些,才能真正利于我们认识到这项活动的实质意义所在。

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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