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我校召开处级领导干部轮岗交流及聘任工作动员大会

2019-10-18 00:11 来源:甘肃新闻网

  我校召开处级领导干部轮岗交流及聘任工作动员大会

  经过约40分钟的发票、写票、投票、计票,15时51分,工作人员宣读计票结果:赞成2958票,反对2票,弃权3票。(执笔人:赵兴家)

  公告明确,教育部负责全国基础教育领域各类竞赛挂牌命名表彰等活动的宏观管理工作,省级教育行政部门负责省域内的相关工作。“为救助日本遗孤给日军写信的聂荣臻”“狱中把孩子托付给丈夫前妻弟弟的江姐”……近日,一档别具匠心的电视节目《信中国》在央视开播。

    “这条生产线,由全自动播种线、补苗设备、移栽机、跳移机、喷灌机等组成,实现了种苗全自动快速繁育,大幅提升了生产效率。这是记者21日从教育部获悉的。

  认清我国经济已由原来的高速增长阶段转向中高速增长同时是高质量发展阶段的新形势,认清我国的工业化、城镇化已进入新阶段导致产业结构、区域结构已发生重大变化的新形势。把“两学一做”作为省直机关党的建设的龙头任务,坚持融入日常、抓在经常,加强督促指导,在省直机关形成党组(党委)抓全局、机关党委抓过程、党支部抓落实的分级负责、齐抓共管工作格局。

进一步做好社会组织党建工作,着力解决党组织弱化、虚化、边缘化问题。

  13家省直单位入选全国文明单位,荣获6个全国巾帼文明岗、1个全国三八红旗集体,1人获得全国五一劳动奖章,3人获得全国巾帼标兵称号。

    这次峰会以“加强国际核安全体系”为主题,共有52个国家的领导人或代表,以及国际组织负责人与会。2、部门党委由本级党的委员会或上级单位党委授权,向本级党的委员会或者上级单位党委负责并报告工作。

  本书由中共中央党校常务副校长何毅亭作序,被中共中央宣传部、国家新闻出版广电总局列入“迎接党的十九大主题出版重点出版物”。

  本书以时间和历史事件为节点,梳理了中国共产党历程中所经历的一系列危局和困境,阐述了中国共产党运用科学理论指导应对艰难险情的成功经验,探讨了中国共产党能够屡破困境、转危为安的深刻根源。通过实施分类管理、精简审批前置要件、“多规合一”平台统筹、市政接入“一站式”窗口服务、施工图审查和竣工验收“只进一扇门”、互联网+政务服务等多项组合拳,精简审批环节。

  危险的作业一线,能否不用人工?答案是,行!  “中信重工的特种消防机器人可实现准确到位,代替消防救援人员实施无人灭火。

  我们要把中国特色社会主义建设好、建设成,需要一个很长的历史时期。

  严私德,就是要严格约束自己的操守和行为。《中直党建》杂志社

  

  我校召开处级领导干部轮岗交流及聘任工作动员大会

 
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我校召开处级领导干部轮岗交流及聘任工作动员大会

本文作者:程弢 2019-10-18 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。
  小微企业接电享“三零”服务  “以往,我们办理接电服务平均往返3到5次营业厅。

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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