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李桥:

2018-08-19 18:09 来源:消费日报网

  李桥:

  新京报记者昨日从南京市中级人民法院获悉,南京一名机关干部刘某因构成侵犯公民个人信息罪,被判处有期徒刑4年。全面贯彻实施宪法,是建设社会主义法治国家的首要任务和基础性工作。

知难而进,志在必成,我们一定能啃下那些最硬的骨头。五年来,十二届全国人大常委会制定、修订近20部环保领域相关法律议案,环境执法成效明显增强。

  此外,北京市监察委还主动向市政协通报工作情况,依法公开监察工作信息,多次召开新闻发布会,邀请境外主流媒体参加走进北京市监察委员会活动,自觉接受民主监督、社会监督、舆论监督。主审法官表示,根据《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》规定,在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息出售或者提供给他人,数量或者数额达到司法解释规定的相关标准一半以上的,即可认定为刑法规定的情节严重,构成犯罪。

  对改革规律的认识是一个曲折过程改革是探索未知的过程,对规律的认识和把握,需要在实践中不断摸索。如移送审查起诉阶段,及时与检察机关完成对证据标准、案件移送等事项的审查对接;法院审判阶段,就案件性质认定、法律适用等问题加强与法院的联系对接,完善证据链条,补充证据瑕疵,确保案件调查从程序和实体上均符合司法机关要求。

2、中国人民自古就明白,世界上没有坐享其成的好事,要幸福就要奋斗。

  业内人士告诉记者。

  据介绍,中铁十六局集团四公司信息化建设第一阶段已初步实现了数据展示、视频会议、监控现场的功能,并能对重点项目、重点部位24小时监控予以录像保存。自2018年初起,SkidStorm的收入增长也十分迅猛。

  谁能想象,拥有全球绝对霸主地位的国家,其总统公元21世纪的思维能力却还停留在公元前的古希腊时代,不惜让全世界人民为之付出沉重代价,玩命也要压制一个东方大国的和平崛起。

  运送32万只宠物跟随主人乘坐顺风车回家在宠物随主人迁徙越来越成为刚需的当下,不同于火车、飞机等交通工具动辄上千元的宠物托运费,顺风车的出行方式为许多爱宠之人提供了方便、经济的选择,不需要额外的费用,仅需提前在预约出行的时候征得车主同意即可携爱宠出行。任职要求:1.本科及以上学历,计算机相关专业;2.三年以上技术从业经验,50人以上规模企业信息化建设和配置管理经验;有app、web网站等运维工作经验者优先;3.熟悉常见企业MIS系统的管理配置,熟练掌握服务器、网络设备的规划、配置及调试工作;熟练部署相关的操作系统(Windows、Linux)以及一些基本服务,例如AD、DNS、DHCP、REDIS、IIS、文件系统等;4.熟悉LA(N)MP运行环境,mysql、sqlserver数据库,有Linuxshell基础,熟练使用SQL语句,熟练数据迁移和数据备份、数据恢复等;5.丰富的系统集成实践经验,以及解决方案、技术方案的编写能力;6.良好的团队合作精神和较好的跨部门组织协调能力。

  截至3月16日,乐视网的质押股数为亿股,质押股权比例%,涉及质押笔数128笔。

  潘军案是北京市监察体制改革后第一起自侦自办的留置案件。

  珠三角地区、长三角地区出行热度最高春运期间,广州、深圳、东莞成为最热门顺风车出行城市,成都、佛山、惠州、北京、中山、杭州、苏州等城市紧随其后。昨日下午,新京报记者致电大连中院立案庭,但电话一直没有人接听。

  

  李桥:

 
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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 2018-08-19 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。
他希望全国各商协会和广大民营企业家,把握民营经济市场机遇,紧扣甘肃优势共赢发展。

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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