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警惕“坐”出来的疾病 爱出门才能更长寿

2019-06-17 10:35 来源:齐鲁热线

  警惕“坐”出来的疾病 爱出门才能更长寿

  百度不仅今年在重庆代表团讲,前几年在江西、吉林、辽宁、四川等代表团也讲过。“作为一名法律教育工作者,我们应该是宪法精神的坚定信奉者、践行者,同时也是积极的倡导者、传播者。

不忘初心、牢记使命,筑起思想道德和党纪国法两道防线,在大是大非面前旗帜鲜明,在风浪考验面前无所畏惧,在各种诱惑面前立场坚定,这是党员领导干部首先要修炼的“内功”。加拿大皇家学院院士、加拿大沙省大学终身荣誉教授李胜生的演讲是“‘云横秦岭家何在’:海外华人人口变迁”。

  举办这次党务干部培训班是为了深入扎实推进“两学一做”学习教育工作,加强中国侨联机关党的建设,努力推动思想政治建设经常化制度化,进一步加快推进中国侨联深化改革。要自觉开展批评与自我批评,有话讲在当面,对于影响团结、影响工作的不良现象要及时提醒、敢于批评,不让小的因素酝酿成大问题。

  抓作风,不断深化机关纪律作风建设加大专项整治力度。把增素质、强本领贯穿创建活动始终,做到两结合、两促进。

所借钱款必须有合理正当事由,不得打着朋友相助之名,接受商人们所借巨额钱款、豪车豪宅,不得从事借款放贷等经营活动,更不能以借为名占用、收受钱款。

  根据存在的短板和实际需求,组织好面向支部和党小组的党务干部培训,提升工作能力和水平。

  对于在形式上符合民事借款要件,但实际借而不还的,甚至将书面借款协议作为幌子或以备后手的,要透过形式看到本质。据了解,为有效遏制扶贫领域腐败和作风问题,麻阳县贫困户只要到村委会的网络终端机上刷一下身份证,相关惠农、扶贫资金是否足额按时到账,一目了然。

  《昆明东管理处机关工作人员基层兼职实施方案》中明确规定,处、分处机关所有工作人员(含处领导)每年驻站兼职7天,目的是让机关职工更加真切地体会基层工作,提升机关整体工作质量和效率,转变工作作风。

  新华社信息部党委以习近平总书记系列重要讲话精神为指导,坚持党委书记是党建工作第一责任人,加强理论研究与实践创新,全面提升机关党建科学化、制度化、规范化水平,开创了党建工作的新局面。海外服务计划已先后选派666名志愿者到23个发展中国家开展服务。

  一是把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作为首要政治任务和头等大事抓牢抓实。

  百度来源:学习时报

  对于在形式上符合民事借款要件,但实际借而不还的,甚至将书面借款协议作为幌子或以备后手的,要透过形式看到本质。  “从根本上塑造规范、健康、常态化的反腐体系”  此次通过的国家监察法分为9章,包括总则、监察机关及其职责、监察范围和管辖、监察权限、监察程序、反腐败国际合作、对监察机关和监察人员的监督、法律责任和附则。

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  警惕“坐”出来的疾病 爱出门才能更长寿

 
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警惕“坐”出来的疾病 爱出门才能更长寿

本文作者:程弢 2019-06-17 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。
百度 上午11点,官渡区“两新”党工委走访完盛达集团。

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(公众号:雷锋网)编译

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