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从顶层设计到实施细则 全面推进军民深度融合

2019-08-20 21:42 来源:第一新闻网

  从顶层设计到实施细则 全面推进军民深度融合

  文丨特约评论员斯远虽然我行动不便,说话需要机器的帮助,但是,我的思想是自由的。画出经济新引擎3月7日,习近平在参加广东代表团审议时强调,发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。

但也许在特朗普眼里,美国对中国的贸易逆差意味着中国在赢、美国在输,但事实并非如此。中美贸易摩擦升级,哪些领域受冲击?中金公司认为,贸易摩擦升级主要影响的领域方面有:从签署备忘录来看,首当其冲的是针对中国计划加征25%附加关税的行业,尤其是航空航天、信息及通信技术、机械领域;对美贸易占比较高的行业也会受到影响。

  克鲁格曼承认,这是一个极端的例子,但这是一种十分广泛的模式:表面上的美中贸易逆差中的很大部分(可能将近一半)实际是美国对那些向中国出售零部件的国家(以及中国的贸易逆差国)的贸易逆差。2016年清明小长假第一天,北京市属公园游人量突破50万。

  原标题:曾唱衰中国的诺贝尔经济学奖得主克鲁格曼:贸易战胜利者将是中国【编译/观察者网童黎】唉,这些人是真不知道自己在做什么!美国《纽约时报》日前刊登诺贝尔经济学奖得主保罗克鲁格曼文章,指责特朗普团队夸大美中贸易逆差,对世界贸易一无所知,抓错重点,对付中国反倒失去盟友。  (本报约翰内斯堡3月22日电)

邻国日本把旧文化保存得很好,但我们国家出现了文化断层,是非常可惜的事情。

  统计表明,2017年美国对中贸易逆差亿美元,占美国贸易赤字总额的66%,中美贸易摩擦在所难免。

  特首林郑月娥30日早出席行政会议时表示,《立法会条例》当中有声明需拥护《基本法》及效忠香港特区,这并不只是宣誓要求,也是参选要求,强调是依法办事,如不符有关要求就没有参选资格,而非因有政治联系而剥夺参选权。为此,美国建议,一方面强化沙特飞行员的对地打击训练,另一方面为F15SA战机装备哈姆反辐射导弹,并将这款导弹普遍配备F15机队。

  被港人形容为占中三丑之一的戴耀廷在24日台北举行的五独论坛上继续推销其谬论。

  党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央将生态文明建设提到了前所未有的高度。理论上,这将刺激贸易发展、经济增长和就业。

  樱花节变樱花劫,为何年年呼吁文明,年年都有不文明?根据媒体报道,今天是上海樱花节首个周末大客流,预计已有超过20万人次前去赏樱。

    本次专项计划由华能贵诚信托有限公司作为原始权益人,基于农村电商体系和风险管理系统,通过农村合伙人、农村供应链中龙头企业,精准识别扶贫对象的资金需求,并向其发放用于生产经营活动的贷款,并以这些贷款为基础资产进行证券化融资。

  但美丽的樱花不单只能靠学校、公园的外部管理,更需要的应该是每个赏樱人的自觉。作为国家重点新闻网站的排头兵和第一家上市的中央网络媒体,人民网致力于做最好内容的网站,形成了新闻采写、网络评论、在线访谈、社区互动、视频直播、移动发布互相配合的快速、权威、深度的全媒体新闻报道模式。

  

  从顶层设计到实施细则 全面推进军民深度融合

 
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从顶层设计到实施细则 全面推进军民深度融合

本文作者:程弢 2019-08-20 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。
另外,在当下军方强势的政治格局中,尤其是第三次彬龙大会即将召开的背景下,不管是谁当选,都要面临不小的挑战。

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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