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企业退休人员养老金13连涨 仍比机关单位低一半

2018-06-21 10:10 来源:搜狐健康

  企业退休人员养老金13连涨 仍比机关单位低一半

  11K影院从使用方式来看,汽车由过去的私人拥有和私人使用为主,向私人拥有和共享--同拥有相结合的科学合理使用转变未来出行。更多关注此次Uber事件的报道,凤凰网汽车还会持续关注,敬请期待。

"在我来到一汽丰田的半年多时间里,最先了解到的是小型车战略和年轻化战略,这两项工作是一汽丰田这几年工作的重心,未来还将继续下去。刚进入中国市场时,还是会美国市场导向一些,因为我们进入这个市场比较晚,所以我们就拿美国已有的产品作参考。

  而中国车联网产业在2010年前后才开始起步,智慧交通处于起步建设期,还存在很多问题。BMW尊选二手车承诺:1.实车照片里程数真实无事故,4S店可查。

  第一代从1880年至1920年,以T型车为代表,解决了哪种结构让汽车跑起来的简单命题,就是在四个轮子上放一个小屋;第二代从1930年-1970年代,是一个极为辉煌的年代,解决的是行驶更快的汽车和外部环境之间的关系;1970-1980年代,进入第三代汽车设计,汽车品牌纷纷进入家族化的阶段,也难免陷入了教条化的设计。万科弗农小镇是万科地产倾注32年开发及运营经验,在京打造的首个产业城镇小镇,是万科小镇系首发力作。

文章观点仅代表个人,不代表凤凰汽车媒体立场。

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  关于这款颠覆性产品的量产进程,特别是零部件供应商配套,克里斯班戈自信地表示,无论是工程实现还是制造配套环节,目前,REDS的可折叠方向盘、17英寸显示屏、严谨的底盘等内饰部件都有成熟的供应商提供配套,唯一的挑战则可能会自全铝车身的本地化制造。其中,北京、上海、江西、湖南等地提出的2018年GDP增长目标,与2017年持平。

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  真如订车者所说先开一年,后悔一辈子。

  我的异常网滴滴回复称,本次投诉将影响司机的服务评分和派单数量,并提供两张15优惠券作为补偿。

  在来广营一家4S店,销售人员告诉笔者。凤凰网汽车评论继2017年销量摸高万辆,同比增长%后,2018刚刚开局,摆在汽车集团全球高级副、亚太区总裁兼CEO袁小林和沃尔沃中国团队面前的中国业务发展路径看上去选择多多,但似乎哪一条又都充满挑战和困难。

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企业退休人员养老金13连涨 仍比机关单位低一半

本文作者:程弢 2018-06-21 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。
11K影院 姚利文————东风柳州汽车销售公司总经理1992年进入东风柳州汽车有限公司工作,高级经济师职称,带领东风柳汽乘用车品牌东风风行实现多项突破性进展,五年间销量增长10倍,成功跻身自主乘用车六强。

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(公众号: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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