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2019-10-24 04:48 来源:放心医苑

  

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朝鲜国务委员会委员长金正恩表示,我对您当选为中华人民共和国主席、中华人民共和国中央军事委员会主席表示衷心祝贺,祝愿中国人民在以您为核心的中国共产党领导下,在新时代中国特色社会主义建设中取得更大成就。开幕式现场(梁懿摄)中国统一战线新闻网北京8月28日电 (闫妍梁懿)今天上午,由台盟中央主办的第四届大江论坛——两岸关系和平发展精英论坛在北京台湾会馆开幕,包括岛内产、经、学各领域精英人士和青年代表在内的两岸嘉宾二百多人汇聚一堂,围绕论坛主题,积极建言献策,共同展望两岸关系和平发展的光明前景。

  转型升级,推动经济高质量发展高质量发展是适应我国社会主要矛盾变化和全面建设社会主义现代化国家的必然要求。习近平提名国务院总理的人选,中央军委副主席、委员的人选后,各代表团进行了酝酿。

  会议选出的政协第十三届全国委员会副主席是:张庆黎、刘奇葆、帕巴拉·格列朗杰、董建华、万钢、何厚铧、卢展工、王正伟、马飚、陈晓光、梁振英、夏宝龙、杨传堂、李斌、巴特尔、汪永清、何立峰、苏辉、郑建邦、辜胜阻、刘新成、何维、邵鸿、高云龙。她说,中共十九大对今后一个时期对台工作作出了重要部署,为做好新时代对台工作提供了根本遵循。

要提高政治站位,深刻认识推进全面从严治党是统揽“四个伟大”的根本保证、建设现代化新龙江的客观要求、开创统战工作新局面的根本举措,切实增强推进全面从严治党的政治自觉。

  会上,专家学者围绕论坛主题,就健康医疗大数据的开发和应用、“互联网+”公共卫生服务、健康产业和人工智能等方面进行了热烈发言和研讨。

  汪洋表示,认真贯彻落实中共中央关于深入学习宣传和贯彻实施宪法的要求,全国政协党组和机关党组、各专委会分党组要担负起主体责任,聚焦本次宪法修改的重要内容,带头学习贯彻,自觉增强宪法意识,做尊法学法守法用法的模范。各级党委政府和人才工作者要着力破除束缚人才发展的思想观念和体制机制障碍,在全社会大兴识才爱才敬才用才之风,为人才心无旁骛创新创业、发挥作用营造良好环境。

  “对我们国有企业来说,必须要实现高质量发展、高效益发展、可持续发展。

  这样的领袖我们衷心拥护、全心信任!”中国人民解放军航天员大队航天员王亚平代表说,过去5年,以习近平同志为核心的党中央推动党和国家事业取得历史性成就、发生历史性变革,引领人民军队实现了政治生态重塑、组织形态重塑、力量体系重塑、作风形象重塑,习近平总书记是当之无愧的党的核心、军队统帅、人民领袖。人民日报北京3月21日电中央统战部21日在京召开党外人士座谈会,深入学习贯彻习近平总书记在看望参加全国政协十三届一次会议的民盟、致公党、无党派人士和侨联界委员时的重要讲话精神。

  苏辉介绍,本届大江论坛期间将举办“一老一青”两项分论坛,其中已连续举办两届的两岸青年成长创业论坛将继续举办,以持续关注台湾青年在大陆求学、工作、生活的诉求,为他们更好融入大陆创造便利条件;首次举办的两岸养老与健康产业论坛,邀请到众多两岸养老和健康产业负责人和行业从业者参加,共同推动两岸养老与健康产业融合跨越发展,为两岸产业创新发展探索思路和方法。

  中华文化学院与海峡两岸关系协会共同举办了国内最早的台湾青年学生中华文化研习营,至今已经承办了15年,接待了超过15000名台湾学生,帮助台湾青年在两岸交流中增进对中华传统文化的新认识。

  结合两岸民众普遍关注关心的问题,我们以《加强两岸人才交流推动两岸融合发展》为题做了大会发言,为有意愿来祖国大陆发展的台湾人才向台当局呼吁,为他们在大陆更好发展提出建议,进一步发挥好联结两岸同胞亲情、乡情的桥梁和纽带作用。每一项表决、选举结果宣布时,现场都响起热烈掌声。

  

  

 
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本文作者:程弢 2019-10-24 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。
特别是冬至那天,从村庄到社区,各族干部群众一起包饺子、吃饺子,亲如一家、其乐融融,民族团结之花开遍天山南北。

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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