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凉水河桥北:

2018-08-16 10:38 来源:放心医苑

  凉水河桥北:

  我们要密切联系群众,深入了解民情,广泛集中民智,通过适当方式向党中央、国务院及有关部门反映情况,提出意见建议。  习近平总书记在十九大报告中强调:人民政协工作要聚焦党和国家中心任务,把协商民主贯穿政治协商、民主监督、参政议政全过程,把党内监督同国家机关监督、民主监督等贯通起来,重点监督党和国家重大方针政策和重要决策部署的贯彻落实。

核心意识的基本要求是增强对领袖的向心力,内在包含讲政治、顾大局、能看齐的要求。要切实改进工作方法,努力提升工作水平,坚持旗帜鲜明讲政治,增强工作的全面性;坚持凝心聚力谋发展,增强工作的服务性;坚持深化改革聚活力,增强工作的创造性。

  “君子之学必日新,日新者日进也。全省机关党的工作要牢牢把握正确政治方向,在绝对忠诚、大局意识、极端负责、无私奉献、廉洁自律上做表率。

  这同样也是一种非常重要的创新。  魏山忠指出,要深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想的精神实质和丰富内涵。

每一位老师、每一位家长也都能在承认孩子差异性和多样性的基础上,鼓励孩子成为“最好的自己”,鼓励孩子将自身价值和潜能充分挖掘,做到“真正发现孩子”。

  ”这是贯彻党的群众路线、密切党同人民群众血肉联系的必然要求,也是全面从严治党、严格党内政治生活的必然要求。

  要坚持调查研究察实情。近日,国家食药监部门又发布通知,督促匹多莫德启动临床有效性试验。

  我们要认真按照党中央要求,切实在学懂、弄通、做实上下功夫。

    一是自觉运用“两论”的马克思主义方法论强化思想,武装头脑。  彭纯要求,必须从严要求,促进真抓实干。

  十八届六中全会通过的《关于新形势下党内政治生活的若干准则》规定:“坚持党内民主平等的同志关系,党内一律称同志”,对党内称呼问题作出了明确要求。

  中央政治局同志自觉维护习近平总书记党中央的核心、全党的核心地位,自觉把维护以习近平同志为核心的党中央权威和集中统一领导作为最高政治原则和根本政治规矩,坚决执行党的政治路线,严格遵守政治纪律和政治规矩,坚决在政治立场、政治方向、政治原则、政治道路上同以习近平同志为核心的党中央保持高度一致。

  党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央将全面从严治党纳入“四个全面”战略布局,将党风廉洁建设和反腐败斗争作为全面从严治党的重要内容,正风肃纪,反腐惩恶,持之以恒纠正“四风”,坚持“老虎”、“苍蝇”一起打,取得了重大成效。学习和领会党的路线方针政策是认同和忠实执行党的基本路线的基本前提。

  

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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 2018-08-16 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。
机关各级党组织要认真学习新时代党的建设总要求,全面领会,结合实际,贯彻落实,不断增强机关党组织的政治领导力、思想引领力、群众组织力、社会号召力。

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(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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