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男子勒索宝马女司机3.6万元 用玩具枪恐吓被刑拘

2019-08-25 10:07 来源:九江传媒网

  男子勒索宝马女司机3.6万元 用玩具枪恐吓被刑拘

  之前有人问过刘嘉玲买翡翠的事情,她自己给的买买买理由偏向于投资目的,但看起来她本人超喜欢这东西才是正经理由?哈哈哈总觉得刘嘉玲这张站在珠宝店门口就走不动路的样子有点可爱也。我想生,但现实让我还是停留在「想想」的阶段。

2016年秋季以后,世界经济保持各地区同步顺利复苏的态势。福州出身的王小洪,早年从政于福建省公安系统。

  据报道,面对婚礼进度的问题,阿娇表示要等上海拍戏、5月美加巡演结束后,具体的婚期会请风水大师挑好日子。而这张照发布的日期,正是赛琳娜·戈麦斯在澳洲度假期间,比伯同22岁女模特巴斯金·珊平(BaskinChampion)传出归家同宿之后的第二天,疑似打脸比伯。

  据英国广播公司报道,人们常把维塔尔称为旅行摄影师,因为她在过去的18年间去了将近100个国家,所以她是名副其实的旅行摄影师。上半场威尔士队完成了9次射门,其中有6次射正,并且打进了4球,而下半场威尔士队轮换阵容后,射门次数有所减少,但再洞穿颜骏凌把守的球门两次。

而比伯身边的朋友均表示比伯的心里依然只有赛琳娜,并不会移情别恋。

  儿子出生到现在,都是我一个人带的,刚买房,后面欠了一屁股债,也请不了月嫂。

  运行内存为LPDDR4x规格,S9只有4GBRAM版本可选,如果想要更大的6GBRAM得上S9+。记者迈克尔·法比在2017年出版的著作《全速倒车》中写道:一些美国海军军官将此理解为误打误撞!但它是中国发出的一个警告,即美国航母舰队再也别想随心所欲了。

  类似地,此举对促进美国政府此前明确宣布的削减双边贸易逆差1000亿美元的目标也于事无补。

  据政知圈(微信ID:wepolitics)了解,至少自2008年起如此。因此,北京现在希望赋予现有11个中国自由贸易区的仲裁法庭额外的权力,并且在必要时为这些仲裁法庭增加另一个主管机关,以便处理在新丝绸之路上可能发生的冲突。

  该组织的执行总监布赖恩·屈尔表示,这些关税将会把一个靶子放在美国农民的背上。

  老公在外地做生意,公公婆婆也没退休,爸妈太远更帮不上忙,一胎从头到尾都是我一个人,已经没有什么个人的时间和空间了。

  这是一家荷兰的非营利性机构,致力于解决海洋垃圾问题。事发后,周立波被控5项罪名,包括二级非法持有武器罪(子弹上膛)、非法持有火器罪、四级非法持有武器罪、非法持有管制物品罪、开车时打手机。

  

  男子勒索宝马女司机3.6万元 用玩具枪恐吓被刑拘

 
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男子勒索宝马女司机3.6万元 用玩具枪恐吓被刑拘

本文作者:程弢 2019-08-25 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。
本期节目,韩雪摇身一变化身来自西域的雪小姐,奋力自证自己才是何员外真正的女儿。

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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