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DIY装机配置怎么选 2017年3月电脑配置推荐大全

2019-10-17 23:52 来源:好大夫在线

  DIY装机配置怎么选 2017年3月电脑配置推荐大全

  在保障铁路沿线区域及节点城市发展需要的同时,也要保证铁路干线运营系统供需均衡,达到铁路干线投资效益最大化。“像储能这样大中午专门到支队来学习业务知识,并且还连续来,这是我遇到的第一个。

名誉主席:徐匡迪(十届全国政协副主席、中国工程院原院长、中国工程院主席团名誉主席)王梦奎(国务院发展研究中心原主任)主席:潘云鹤(中国工程院原常务副院长)副主席:杨卫(国家自然科学基金委员会主任、中国科学院院士)王国平(原中共浙江省委常委、杭州市委书记、杭州国际城市学研究中心顾问)单霁翔(故宫博物院院长)章新胜(教育部原副部长、世界自然保护联盟理事会主席、中国教育国际交流协会会长、联合国教科文组织亚太地区世界遗产培训与研究中心管委会主席)钟秉林(中国教育学会会长、北京师范大学原校长、教授)钱永刚(中国人民解放军某部高级工程师、上海交通大学兼职教授、钱学森之子)会上,陈俊副局长作了重要讲话,他首先先对2016年派出所消防工作情况进行了通报,指出了派出所工作存在的不足和薄弱环节,并就全力抓好冬春消防安全隐患大排查大整治活动及下一步派出所消防工作提出了明确要求。

  一旦发生火灾,后果不堪设想。会议指出,2016年是西藏改革发展稳定事业取得新进步的一年,也是西藏消防工作和部队建设史上极不平凡的一年。

  随着城市建设的规模不断扩大,在生态环境方面出现的问题也日益明显起来,水环境的优劣直接关系到城市居民生活用水的质量,城市河道水环境也成为人们所关注的焦点问题之一。会上,带兵干部和班长骨干纷纷表示,集训期间会强化建立健全安全组织,落实好一日生活制度,加强查铺查哨和晚点名等制度的落实,把事故预防工作想在前、做在前,严格落实安全防护措施,严防各类事故的发生,圆满完成支队党委交给的新训任务。

据介绍,给即将退伍的战士拍摄军旅写真照,将他们的阳光、青春定格为永恒作为留念,这是大队的首次尝试。

  以公共交通车站为中心,构建连续的步行系统是中国TOD社区最基本的人性化设计要求。

  一直以来,砀山县消防大队都把捐资助学作为己任,用实际行动关注和关爱贫困学生。事后经了解情况,该男子疑似有精神问题,并且打工被骗,一时想不开,就到小区内顺着楼外排水管爬到了4楼,现已将其送至救助站,并联系其户籍所在地公安机关,准备将其送回。

  杭州学分支学科研究院负责人分别汇报了杭州学分支学科全书编纂出版工作情况,围绕“出版一批、编纂一批、谋划一批”,全面梳理2018年全书编纂出版情况,加强提升全书的成果转化,为各学科研究院成为所在区域党委、政府的智库提供重要的思想产品,更好地服务于杭州的城市发展。

  在保障铁路沿线区域及节点城市发展需要的同时,也要保证铁路干线运营系统供需均衡,达到铁路干线投资效益最大化。当今世界,国与国、城市与城市间的竞争,归根到底是人才的竞争、教育的竞争。

  二是质量为上。

  指导他们在日常生活中如何正确用电、用火、用气,要求大家在冬季取暖时一定要注意防火,万一发生火灾,应该怎样正确报警,正确逃生等。

  休闲安逸的生活。(责编:冯人綦、李镭)

  

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DIY装机配置怎么选 2017年3月电脑配置推荐大全

本文作者:程弢 2019-10-17 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。
随后,消防官兵对演练活动进行了点评,指出了演练过程中应该注意的事项和错误之处,进一步提高了微型站工作人员的组织疏散逃生能力。

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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