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武汉大学 樱花季限额预约 “刷脸”入校

2019-09-21 21:22 来源:齐鲁热线

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  ……这是中国科幻小说家韩松笔下的“人工智能简史”。清代蒲松龄短篇小说集《聊斋志异》中又一则名为《江城》的故事,女主角江城发现丈夫高蕃因独居寂寞,欲纳陶家妇为妾,威逼媒媪李氏道出真相,曰:“明告所作,或可宥免;若犹隐秘,撮毛尽矣!”李氏担心被江城薅光头发,将高蕃之事和盘托出,江城假扮陶家妇,一直不语,直至高蕃举灯一照才一举将他捉住,“女摘耳提归,以针刺两股殆徧,乃卧以下床,醒则骂之。

最后,即使延长了寿命,人们在医院依然痛苦。相比之下,这次《窦娥》于10月21日至23日在乌镇沈家戏园上演三场,剧场座位只有80多个,三场总计200多个座位。

  它的双璧横光利一与川端康成,从法国战后文学中受到了启迪,就在那个时代里创作出了确实具有现代派特色的作品,形成了一个以不描写心理而仅仅敏锐地捕捉瞬间感觉为其特色的艺术流派。大部分的幻想如同浮云一般在脑中掠过,不会留下痕迹;但总有一些触动人心的画面让作家觉得不能让它只停留在脑海里,一定要表达出来与世人分享。

  他身体力行,在中国大力兴办能为企业提供管理人才和技工的职业教育机构。人生百态,剧里剧外同时上演了。

如:“女子为父母后而出嫁者,令夫以妻田宅盈其田宅;宅不比,弗得。

  最近两年,外国人看中国网络小说似乎成了一件越来越常见的事情。

  傅雷之子诉汇编出版社傅敏是著名翻译家傅雷之子。原因很简单,他们错用了人。

  于是台词即便充满了“不帮我你就死定了”的幼稚中二风,因为这一张张令人信服的年轻脸庞也就没有那么难以接受。

  他在一只随波漂流的筏子上没吃没喝地度过了十天,终于靠岸生还。威胁你的从来都不是技术,而是自己的因循、拖延和懒惰。

  梁家辉执导并主演的电影《》首次曝光“童真海报”,海报中,梁家辉温柔慈爱地看着餐桌前的小女孩,而小女孩则天真懵懂地仰望梁家辉,简单温暖的氛围跃然纸上。

  这句话让李双江获得不少同情,因为他的舔犊之心,得到许多人的心理共鸣。

  不过影片质量却并不如票房般令人满意——至截稿前,豆瓣评分,超过一半人打了一星。不过,Tananbaum的认为这种生产系统——在销售过程中消耗“上千万甚至十多亿美元“——其实是不道德的。

  

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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 2019-09-21 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。
第一位巨型电影《大都会》中的《玛利亚》图片提供:科学博物馆“你好!我叫RoboThespian,你叫什么名字?”“你好!我叫佩芬,你会说中文吗?”“我不太有自信”“别害羞,试试看嘛!”“我今天最好不要冒这个险。

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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