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王文涛同志任黑龙江省委副书记(图简历)

2019-09-24 17:08 来源:京华网

  王文涛同志任黑龙江省委副书记(图简历)

  从硕士二年级开始,导师孙强就将“去核”这一技术重任交给了刘真。今年的政府工作报告明确提出,推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、新材料等产业发展,实施重大短板装备专项工程,发展工业互联网平台,创建“中国制造2025”示范区。

与往届不同,除了主赛道外,今年增设“青年红色筑梦之旅”赛道,旨在推动大学生创新创业团队到各自对接的县、乡、村和农户,从质量兴农、绿色兴农、科技兴农、电商兴农、教育兴农等多个方面开展帮扶工作,推动当地社会经济建设,助力精准扶贫和乡村振兴。在弘扬劳模精神、工匠精神的同时,要不断完善产业工人特别是高技能人才薪酬体系和创新激励机制。

  “当前国际人才大战已从单靠优惠政策比拼,逐步演变为人才制度体系、人才生态环境的竞争。(记者刘云)

  上世纪六十年代,国外就报道过P507类萃取剂,但受限于合成方法,一直没能用于生产。”16日,在湖南省高职创客教育专业委员会成立大会上,湖南机电技术职业学院副院长李玉民说。

二是坚持人才队伍的高端化,以高端人才引领创新驱动。

  全国政协委员、南京航空航天大学副校长施大宁认为,新时代需要能力强的综合性、创新性人才,强调多学科、多种技能的融合。

  “这个方案在总书记来之后,我们很快就实施了,在很多同类型企业里这是首创的。乔旭建议,设立“优秀大学生工程师计划”,在政府的支持下鼓励大学生进入企业一线,并在税收、住房、子女入学等方面给予优惠,同时企业也要对参与创新的大学生给予股权激励,以吸引并留住优秀人才。

  科技创新从跟跑到并跑领跑“我国的科技创新由过去的跟跑为主,逐步转向在更多领域中并跑、领跑。

  以“不备案、不注册、不登记”的方式,激发和汇聚市场资源建设“创业人才摇篮”。“过去几天,上汽刚刚拿到国内第一张无人驾驶上路测试的牌照。

  视频报告会上,第44届世界技能大赛阿尔伯特·维达大奖获得者、工业机械装调项目金牌得主宋彪,时装技术项目金牌得主胡萍,工业控制项目金牌得主袁强作了事迹报告。

  ”坐在天地互连一层展示厅一把不大的白椅子里,谈起竞选过程,刘东兴奋地将双手托举过头顶。

  “在很多领域,尤其是前沿网络技术方面,标准就是话语权,掌握国际标准的制定权,就相当于掌握了游戏规则。刘东希望,他能作为沟通的桥梁及纽带,让更多、更好的中国标准和中国专家广泛地参与国际标准制定及标准化推广等事务,增强我国在国际标准组织机构的话语权,助力中国标准走向世界。

  

  王文涛同志任黑龙江省委副书记(图简历)

 
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王文涛同志任黑龙江省委副书记(图简历)

本文作者:程弢 2019-09-24 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。
汤涛要求,各级人社部门要深入学习党的十九大精神,认真借鉴世界技能大赛的理念标准和组织模式,促进我国技能竞赛工作科学规范发展,不断提升技能竞赛管理工作水平。

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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