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【新股定位分析】德艺文创4月17日创业板上市定

2019-08-22 06:41 来源:中国质量新闻网

  【新股定位分析】德艺文创4月17日创业板上市定

  不过,保监会提醒消费者,人身意外伤害保险的保险期限较短,一般不超过1年,应在保险到期后及时续保,以免出现保险保障“空档期”。联合国贸发组织投资司官员梁国勇对第一财经记者指出,无论是对外投资,亦或是吸引外资规模,背后调控政策占了较大因素,服务业吸引外资增长是吸引外资总量稳定的主要原因,相关调控措施落地则是对外投资整体趋于理性的重要原因。

还有西部的两个城市,接下来还有六个城市即将全面推广。”

  考虑到同期人民币汇率稳中有升,外汇占款增速反弹对M2是正向影响,本轮M2增速大幅回落的主要原因,是金融机构非信贷渠道的信用创造功能在金融去杠杆背景下受到明显抑制。去年在国内动力电池市场排名第三的沃特玛,情况更不容乐观。

  虽然预计营收将增长53%至人民币590亿元(93亿美元),但增幅却创下过去7个季度以来新低。关于中华网  中华网()成立于1999年5月。

第三,疾病导致被保险人的死亡和伤残不属于人身意外伤害保险的保险责任。

  沈晓明要求,重点围绕“如何打造自身独特性优势,吸引更多金融机构落户海南”以及“在开放的自贸区(港)金融环境下,如何有效防控金融风险”两个方面,加紧谋划搭建海南自贸区(港)金融改革基本框架。

  要全力打造新时代高能级开放平台,一方面在体制创新、整合提升、提高开放型经济质量上下功夫,全面提升现有平台能级;另一方面聚焦国家战略使命,聚焦习近平总书记新提出的对外开放重大举措,聚焦我省特色优势,谋划打造一批新的具有国际影响的重大开放平台。要有效应对和防范化解国际经贸风险,坚决贯彻落实中央提出的各项应对措施,密切关注、科学研判,加强监测服务和信息交流,指导和帮助企业积极应对,将国际经贸风险的负面效应降至最低;着眼长远、综合施策,努力将国际经贸风险转化为推动高质量发展的机会。

  今年5月,文菁华与华信北京宣布“因二级市场整体形势的变化”,终止股权转让事项;6月初,顺威股份宣布终止收购熊猫新能源。

  记者提示:“依法”、“自愿”、“有偿”是关键,对违背文件精神的无理要求,农民可以说“不”。遇到这些灾害天气,除了正常的防范外,个人、企业和特殊行业又该如何运用保险产品降低灾害天气带来的损失?人身安全须避险极端天气对人最直接的影响就是人身安全。

  北汽新能源首创并付诸实施了换电模式,郑刚认为换电模式也可以提高消费者的使用体验。

  目前,VR行业的火热也吸引了大朋、暴风科技、小米等公司入局,低价策略正在席卷VR市场,从价格上看HTCVive的优势并不明显。

  企业的年报业绩,将这一市场过度透支、政策疯狂的现状,暴露无疑。另外,该险种每次赔偿一般会实行一定比例的绝对免赔率,也就是说,保险机构对绝对免赔的部分是不予赔偿的。

  

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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 2019-08-22 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。
一、经验轨道显示M2增速似乎已经偏低长期以来,M2是我国货币政策调控宏观流动性的重要中间变量,M2的运行趋势与国内的经济增长和通货膨胀也表现出了一些“经验性”的特征。

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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