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国内油价或迎“两连跌” 机构预测将创年内最大跌幅

2019-08-20 11:36 来源:豫青网

  国内油价或迎“两连跌” 机构预测将创年内最大跌幅

  要发挥规模优势,加大科技研发的投入力度,重点攻克本领域的关键共性技术、前沿引领技术和现代工程技术,努力实现颠覆性技术创新。习近平新时代中国特色社会主义思想是马克思主义中国化的最新成果,是党和人民实践经验和集体智慧的结晶,是全党全国各族人民为实现中华民族伟大复而奋斗的行动指南,将习近平新时代中国特色社会主义思想载入宪法是历史的选择、人民的选择,体现了党的主张和人民意志的高度统一,筑牢了新时代治国安邦的“定海神针”,对于坚定不移走中国特色社会主义道路、推进新时代中国特色社会主义法治发展进程具有重大的现实意义和深远的历史意义。

三是从制度执行找不足。审议中,大家一致认为,过去一年,面对复杂多变的国际国内形势,在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,各地区各部门不断增强政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识,深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,坚持稳中求进工作总基调,坚定不移贯彻新发展理念,坚持以提高发展质量和效益为中心,以推进供给侧结构性改革为主线,统筹推进稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险各项工作,经济运行稳中有进、进中向好、好于预期,计划和预算执行情况良好。

  激活了科学社会主义的强大活力。提高宪法实施水平,必须要坚定不移依法治国、依宪治国。

  目前,通俗文学网络译介与传统纸媒译介整合互补,已成大势所趋。建设社会主义核心价值体系,展现了中国特色社会主义思想上精神上的旗帜。

  这就不禁要问:其一,职能部门“正常办公”办什么,为民服务的承诺在哪?其二,矛盾纠纷都调处不了,这样的公职人员谈何为民谋福祉?其三,吃着民之俸禄,却“无能”服务,这种人还留着干什么?  “神回复”已招致诟病,现重要的是当地纪检、组织部门应立马“闪出”查个明白,既然“无能”,何必任其“占着茅坑不拉屎”?*以上只是作者个人言论,不代表本网观点

  社会主义核心价值体系是中国特色社会主义的精神凝结、价值引领,规定了共同价值追求的方向。

    会议指出,昨天闭幕的十三届全国人大一次会议表决通过了《政府工作报告》。同时,各位专家也从研究重点的把握、研究方法的选择、研究成果形式的确定、研究文献资料的使用等方面提出了意见和建议。

  东方网将把这些信息反应给相应的职能部门,并对处理情况进行及时跟进和反馈。

    所谓软资源,是指在软价值创造过程中使用的非实物资源,除了传统的人才、科学成果、技术专利、资金之外,还包括知识产业的经典著作、文献档案、传播模式、影响力;文化娱乐产业的IP积累、明星、院线、体育俱乐部、赛事、口碑评论;信息产业的大数据、算法、互联网平台、社交网络;金融产业的信用、国际货币发行权、金融定价权;服务业的品牌、商业模式等。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。

  (注:O2O即“OnlineToOffline”,意指线上到线下)

    党的领导地位,是历史的选择、人民的选择,确定党在国家中的领导地位是我国宪法的题中应有之义。

    新时代全球财富创造和分配的主导要素  罗琳创作哈利·波特的故事,很多灵感和想象都源自圣经、希腊神话等西方文艺素材;麦肯锡公司在提供咨询服务时,依赖的是波士顿矩阵、价值链等分析工具;华尔街的金融从业者从事金融产品交易,凭借的是信息、资本和风险承担能力;谷歌、阿里巴巴创造价值,靠的是程序、算法和大数据……所有这些不同于土地、矿藏的宝贵资源,都是软资源。  项目拟在二期打造呈辉艺术设计产业园,该产业园由中国工艺美术(集团)公司、呈辉集团、苏州工艺美院、清华美院等20多家工艺美术类专业机构和院校共同发起。

  

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国内油价或迎“两连跌” 机构预测将创年内最大跌幅

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。
山西襄汾陶寺遗址发现的扁壶朱书陶文(网络图片)全国十大考古评选活动办公室日前公布了2017年度全国十大考古新发现初评结果,新疆吉木乃通天洞遗址、广西隆安娅怀洞遗址、黑龙江饶河小南山遗址等得票排名前26的项目入围2017年度终评。

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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