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小芥菜背后的乡村振兴“大文章”

2019-08-24 00:26 来源:中国质量新闻网

  小芥菜背后的乡村振兴“大文章”

    广州起义失败后,参加起义的主力部队被迫撤出广州,李源奉起义指挥部命令,率领部分工人武装担负掩护起义部队撤退转移的任务。  1924年冬,李子洲等人在四师成立了陕北第一个社会主义青年团支部,并帮助榆林中学和延安四中建立了党团组织,选派刘志丹等一批党团员进黄埔军校学习军事政治,派党团员到陕北军阀部队做兵运工作,发展百余名官兵加入了中共党团组织,为这支部队后来发动清涧起义打下了组织基础。

建立健全社区道德评议机制,发展社区邻里互助和志愿服务,创新农村社区教育内容和形式,推动形成健康向上的农村社区文化和公共精神。党的十八大以来,绿水青山就是金山银山的理念深入人心,把生态文明建设融入经济、政治、文化和社会建设的全过程稳步推进,一幅美丽中国新图景正在中华大地上徐徐展开。

  要发挥政治优势,统筹各方资源力量,充分发动和依靠人民群众,推动扫黑除恶专项斗争深入开展,用实际成效增强人民群众获得感、幸福感、安全感。在此背景下,上合青岛峰会已然成为上合组织发展到新阶段的重要标志。

      坚信只有共产党才能救中国,无论被游街示众,还是许以高官厚禄,方志敏忠贞不屈、拒绝投降。    假使能使中国民族得到解放,那我又何惜于我这一条蚁命!1924年方志敏加入中国共产党,他创办闽浙赣根据地,把马克思主义普遍真理与赣东北实际相结合,创造了一整套建党、建军和建立红色政权的经验,被毛泽东称赞为方志敏式根据地。

  为了新中国,冲啊!董存瑞的高声呐喊冲破敌人的堡垒,直上云霄、地动山摇;  我的目的,我的主义,我的信念,就是反满抗日。

  绿,是美丽中国最动人的底色。

  正因为如此,青岛宣言呼吁国际社会需要迫切制定共同的立场,有效应对上述挑战。  (央视记者陈杰铮铮培培亚星曹阳李丹江西台王洋南昌台新胜)标签:

    据介绍,面对涉枪涉爆犯罪,公安机关将紧紧抓住境外走私、境内制造、网上贩卖等关键环节,着力铲除涉枪涉爆隐患;针对电信网络诈骗犯罪跨区域、非接触性的特点,充分发挥部省两级公安机关的资源手段优势,积极依托各级反电诈中心,整体推进侦查打击、重点整治、防范治理等各项工作,着力提高破案率、挽损率,降低发案数、群众损失数;围绕侵犯公民个人信息、黑客攻击、网络黑产等网络违法犯罪,切实加大打击整治力度,推动完善网络综合治理体系,着力营造干净、清朗、安全的网络环境。

  国际在线依托独有的全球资源,重点打造新闻、城市、企业、旅游等业务线,面向具有跨地域、跨语言、跨文化需求的海内外用户,提供国际化资讯和营销服务。这体现了上合组织的凝聚力和共同应对挑战的合作精神。

  从1978年开始,父亲苏立成就成为了村子通往外界那条公路的养路员,风雨无阻一干就是三十多年。

  此举将更加有效地促进上合组织的反恐、禁毒等国际合作。

  2016年5月,安徽省省会合肥市与北京环卫集团率先在合肥部分小区开始试点垃圾分类回收制度,培养市民的垃圾分类处理习惯,为未来在全国范围内推行垃圾分类回收积攒经验。当前丝绸之路经济带所规划的六条经济带,都包含有上合组织的成员国,也可以看出,上合已经成为一带一路区域内最重要的次区域组织。

  

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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 2019-08-24 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。
  随着印度、巴基斯坦的加入,上合组织已经站在了扩容后的新起点,借助一带一路建设的历史性机遇,推进上合组织的经济务实合作进入快车道,也是未来该组织发展的一个重点方向。

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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