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美国亚利桑那官员:不会因为Uber事故约束无人车发展

2019-10-23 05:49 来源:华夏生活

  美国亚利桑那官员:不会因为Uber事故约束无人车发展

    通知指出,高校要认真执行有关特殊类型招生工作要求,严格报名条件、材料审查、学校考核、监督制约和造假惩处,严厉打击证书、发明、专利、论文买卖和造假行为。大力发展增材制造、高性能医疗器械、工业机器人等高端装备制造,加快新能源汽车等节能环保产业创新发展,构建新一代材料产业体系。

四、以文明创建带动作风建设。省直各单位领导干部、驻村第一书记、驻村干部纷纷到帮扶点宣讲,推动十九大精神走进田间地头、走进千家万户。

  严格落实省委“春季攻势”“秋季攻势”行动令,抓好脱贫攻坚“大比武”,省直机关6个集体、9名个人获全省脱贫攻坚奖表彰。领导干部要增强政治自觉、政治定力、政治历练、政治担当、政治自律,坚定理想信念,对党忠诚老实,自觉做维护以习近平同志为核心的党中央权威和集中统一领导的表率。

  为此,应有序放宽市场准入、促进贸易平衡,更加注重提升出口质量和附加值,积极扩大进口,大力发展服务贸易,推进自由贸易试验区改革试点,并有效引导支持对外投资。品牌意味着竞争力,品位意味着高附加值。

本书内容丰富,既深入论述了各经典著作文献写作的时代和历史背景,又针对文献所涉及的主要内容和现实意义做了详尽的概括和分析,并从文本阐释和学习体会的角度进行了深入解读。

  提高政治站位,打牢思想根基。

  为此,应有序放宽市场准入、促进贸易平衡,更加注重提升出口质量和附加值,积极扩大进口,大力发展服务贸易,推进自由贸易试验区改革试点,并有效引导支持对外投资。习近平新时代中国特色社会主义经济思想提出共享是以人民为中心的发展方针。

    比亚代表喀麦隆政府和人民再次诚挚祝贺习近平当选中国国家主席。

  深化脱贫攻坚“十百千”工程,劳模(专家)示范带动科技扶贫开发,工会组织重点帮扶发展项目,工会干部牵手关爱留守儿童,取得显著实效。”  来自甘肃的全国人大代表郭玉芬说:“作为国家掌舵者,习近平把解决好群众的急、忧、盼放在心里、当成使命,推进全面深化改革向纵深发展。

  通知指出,2010年1月中共中央印发的《中国共产党党员领导干部廉洁从政若干准则》,对于促进党员领导干部廉洁从政发挥了重要作用。

    丁薛祥同志在讲话中表示,完全拥护、坚决服从党中央关于组建中央和国家机关工委的决定和工委领导班子成员的任命。

    丁薛祥同志在讲话中表示,完全拥护、坚决服从党中央关于组建中央和国家机关工委的决定和工委领导班子成员的任命。  马克思主义政治经济学原理认为,依据国际分工、国际价值规律、国际生产价格、国际市场等理论,在一国条件具备的情况下经济对外开放,有利于本国和世界的经济增长、资源优化配置。

  

  美国亚利桑那官员:不会因为Uber事故约束无人车发展

 
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美国亚利桑那官员:不会因为Uber事故约束无人车发展

本文作者:程弢 2019-10-23 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。
会场顿时响起热烈的掌声。

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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