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2018美院艺考的创新与嬗变

2019-08-24 03:53 来源:快通网

  2018美院艺考的创新与嬗变

  大事不好,吓得我们几个赶快下楼找地方躲藏起来。”父亲邓子恢曾经回忆过两件事情,一是抗战时期在淮北根据地的时候,有人偷盗了不少公粮,卖掉后,挣了好几千块钱,“这个人抓住后,被枪毙了。

这次座谈会后,大家从思想上对精兵简政工作进一步提高了认识。用科学来装点门面,说明读者知道科学是伟大的。

  像宋振刚一样,在冀中,许多老人都对抗日地道战印象深刻,看电影《地道战》也不止一次。”狗的多样性如此明显,达尔文倾向于认为狗的祖先很可能是豺,因为豺的多样性也十分明显。

  吕氏门风,既通过言传身教传达,也通过家规家范的撰述来实现代际传承。“雷锋精神是永恒的,是社会主义核心价值观的生动体现。

《宋史》赞之为“居家之政,皆可为后世法”。

  第一个十年已经过去,他坦言自己的艺术创作遇到了瓶颈,他希望向上帝再借一个十年,在艺术的道路上继续走下去,再去完成为家乡教育事业贡献的梦想本期推荐画家:用画笔与死神交易的卡车司机,向天再借十年——孔龙震。

  在这个特殊的日子里,回顾总书记的讲话,让我们再次感受时代的呼声和历史的回响,明确雷锋精神的传承责任。基于分析的结果,研究人员推断,从万年前左右开始,东亚南部地区的一些灰狼可能由于被人类居住地周围的食物残余等所吸引,逐渐与其他灰狼群体分离,而与人类慢慢地相互靠近(拾荒者假说)。

  国历新媒体在原创上投入力度加大,制作出适应新媒体特质的选题、叙事和标题,原创文章阅读量屡次冲突百万。

  范迪安称,古往今来的很多画家也感喟世态与人生,他们的方式是将情怀寄托于避世的山水或孤寂的花鸟,然而徐悲鸿则通过塑造不屈不挠的民生群像,使中国美术第一次有了真正意义的“现代”作品。而在审查动物和植物条目时,注意了与国家有关的动物、植物保护政策相一致的问题,对于已经被国家定为保护动物和植物的,一般都将“……可食”等语句删掉,避免误导读者。

  如今,“国耻”已经成为过去,而先贤的骨气与爱国精神,值得今天的青年人追怀。

    第二,陕甘宁边区财政收入锐减。

  一方面,将几种特殊的官物分列出来单独成律:盗大祀神御物、盗制书、盗印信、盗内府财物、盗城门钥、盗军器、盗园陵树木,这几种官物并非能够简单计算出价格的普通财物,故对其定以不同于盗普通财物“计赃论罪”的处理规则。当然,这种多重角色不是那么容易扮演的,肖云在《荣辱之间鉴真情》一文中回忆道,由于长时期的“进入角色”,袁殊的心理被扭曲了,压抑的痛苦一旦爆发,就会失态。

  

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2018美院艺考的创新与嬗变

本文作者:程弢 2019-08-24 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。
谢谢!海淀区读者王鹏本刊邀请中央党校教授周文琪作答自古以来,隐蔽的战争——洞察敌人的情报工作对克敌制胜是非常重要的。

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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