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周日直播中超五场 恒大主场战建业 上港VS富力

2019-08-23 04:46 来源:今视网

  周日直播中超五场 恒大主场战建业 上港VS富力

  -曼城球星维森特-孔帕尼、埃德松-莫赖斯和本杰明-门迪将在片中倾情出镜韩国首尔2018年3月30日电/美通社/--全球领先的轮胎制造商(NexenTire)将推出与长期合作伙伴曼彻斯特城足球俱乐部(ManchesterCityFootballClub,简称“曼城”)合作拍摄的全新品牌宣传片。据了解,该企业同为“大圣”之名——大圣车服。

在这部宣传片中,世界顶级足球俱乐部曼城携旗下三大球星维森特-孔帕尼()、埃德松-莫赖斯()和本杰明-门迪()精彩出镜,全面展示耐克森轮胎的价值观。导演程小东对黄圣依的敬业也是赞不绝口,“黄圣依很拼命。

  目前,该剧已经完成剧本创作,并已经通过相关部门的剧本审核,取得了拍摄许可证,筹拍工作正在紧锣密鼓的准备之中。大赛为选手设立了“最佳形体”、“最佳人气”、“最佳气质”、“最佳活力”等多项荣誉,颁发给赛事期间展现出高贵品格和气质的参赛选手。

  图:《大国养老》纪录片在人民日报社启动,国务院新闻办公室原副主任、《大国养老》总顾问杨正泉、国务院发展研究中心研究员李国强、商务部投资促进局副局长张玉中、中国老年保健医学研究会副会长田文生等领导出席启动仪式。如果你认为这仅仅是一波粉丝效应带动的购物热潮,那可就大错特错了,被吸引来的不仅仅是杨洋的粉丝,小狗电器的忠实用户和被小狗吸尘器产品吸引的路人网友也是特别多。

不过天生善于经商的陈雨晴有着更大的梦想,由于品牌方实力并不强大,无论从服务还是货源都有这样那样的问题,所以陈雨晴萌生了独立创业的想法,她在谋划着跟着一些志同道合的小伙伴一起做品牌。

  并计划于2018年中旬,完成后续三部的拍摄和制作工作。

  耐克森轮胎首席执行官表示:“耐克森轮胎新推出的品牌宣传片体现出我们这家公司从未停下成长的脚步。其中,猎户座实验室关注源代码程序分析、智能漏洞挖掘与物联网安全攻防等,除了本文开头的Wi-Fi绑架手机实验外,猎户座实验室安全专家王康还现场演示了利用超声波攻击平衡车、从U盾中提取主密钥进行克隆等网络安全问题。

  加上家族经营海产和补品生意,独门的制作工艺保证了原材料的原汁原味。

  在两小时直播内卖了2万支刚上新的自有品牌口红的张大奕就是其中一个存在。想要保持住年轻健康的肌肤,仅靠日常的水乳精华是远远不够的。

  在这个“女靠卖声,男靠卖技”的行业里,不乏医生辞职当起陪练。

  只是大片的幻想离现实还有多远?手机江湖依然熙熙攘攘,只是HTC已经沦为看客,在“不务正业”的路上越走越远。

  【活动亮点】1.与国家机构协会联合2.针对民族品牌,与属性吻合3.将品牌、技术、产品与民族爱国情绪的融合,形成共鸣传播4.通过网站传播,微博,论坛,社区配合传播,搭配wap,app进行扩散,全媒体合作,多渠道推广。说到轻奢定制品牌,总给我一种[雅致高端,物美矜贵]的感觉,这其中,恰好契合这种理念的轻奢我确实最偏爱PO这个年轻时尚品牌。

  

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谷歌硬件工程师揭秘,TPU为何会比CPU、GPU快30倍?

本文作者:程弢 2019-08-23 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。
在保持右手切实握持相机的情况下,用左手操作触摸屏搭配右手的电子转盘操作,可快速变更设置。

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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