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中华全国新闻工作者协会简介

2019-10-21 20:34 来源:寻医问药

  中华全国新闻工作者协会简介

  此种绝不相类之单位,竟采完全同样之译名。这一重要论述充分体现了习近平新时代中国特色社会主义法治思想,是党的依法执政规律认识的深化。

其结果是,拥有软资源越多的国家和地区,经济越发达;拥有软资源越多的企业,竞争力越强。中国政法大学孔红教授通过对法律论证情境化和主体化特征的强调,说明了法律规范如何经过主体的解释和评价转化为判决推理的理由;湖北省逻辑学会会长、中南财经政法大学张斌峰教授探讨了非形式逻辑在法律论证中的应用价值;中国逻辑学会副会长、中山大学鞠实儿教授强调,逻辑研究重在理论创新,要出思想,出大师级的学者。

  与会专家充分肯定了《湖北大学学报》“逻辑学研究”栏目创办6年来取得的成绩,认为该栏目为中国当代逻辑学学科的发展起到了巨大的推动作用,并围绕着今后如何进一步办好“逻辑学研究”栏目,提出宝贵的意见和建议。此种绝不相类之单位,竟采完全同样之译名。

  ”  随后,网友“大怪imayday”在自己的微博中贴出一张手机残骸的图片,自称“就是我的手机爆掉了,”她还表示,“给大家造成的麻烦,我道歉啊,不好意思啊!”  对此,上海地铁表示,对于有网友反映今8点40分左右,8号线停鞍山新村站台上的一列列车车厢内有刺鼻味,很多乘客都惊慌的涌出车厢,据查这是由于车厢内一名乘客手机电池发生爆炸,导致车厢内存有刺鼻味,现场无乘客受伤。为配合灯光秀活动,主办方还邀请到上海昆剧团演员黎安和沈昳丽前来助阵,现场以阳光谷为背景,演绎了著名昆曲剧目《长生殿.小宴》。

  作为沪上知名的网络维权平台,东方网“夏令热线”展开期间,市民遇到夏令烦心事可以通过网络投诉平台、微博、微信或新闻热线等方式投诉。

  ”男子再摸一张递过去,还是假的。

  郝磊对各位专家的指导表示感谢,并表示一定会充分汲取专家所给出的宝贵意见,进一步完善思路和框架,增强课题研究的科学性和有效性。各级党组织和纪检组织要进一步加强对党员干部的教育、管理和监督。

    这些照片是富二代们自己上传至Instagram,由“RichkidsofInstagram”收集整理所得。

  会议号召,人民政协各级组织、各参加单位和广大政协委员,更加紧密地团结在以习近平同志为核心的中共中央周围,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,同心同德、扎实工作,为决胜全面建成小康社会、夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利、实现中华民族伟大复兴的中国梦而努力奋斗。本书有助于公众了解中国战略性新兴产业发展的总体情况以及各领域发展走向和前景,可供各级领导干部、有关决策部门、投融资机构、产业界和科技工作者及公众参考。

   此次受上海当代艺术博物馆之邀,举办大型个展《蔡国强:九级浪》,除装置作品《九级浪》之外,还将为展览特别创作火药陶瓷《春夏秋冬》、火药草图装置《没有我们的外滩》,也将在美术馆标志性的“大烟囱”内创作装置《天堂的空气》。

  四川师范大学张晓君副教授论述了对亚里斯多德的传统三段论建立形式化和公理化推理系统的具体方式,指出这一研究的理论意义和实践价值。

    加奖后:竞猜场次的开奖SP值相乘,再乘以2元,再乘以倍数,再乘以69%(或71%)的返奖率,即为中奖奖金。习近平、李克强、张德江、俞正声、张高丽、栗战书、王沪宁、赵乐际、韩正等在主席台就座。

  

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中华全国新闻工作者协会简介

本文作者:程弢 2019-10-21 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。
做好典型案件原因剖析,对有效促进纪律审查成果转化,构建好“不敢腐、不能腐、不想腐”的机制具有重要意义,需要认真把握以下四个重点。

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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