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2019-10-15 15:40 来源:东北新闻网

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  以价值对齐防范AI潜在威胁值得重视和关注的是,过去一再被提及的技术没有价值观的中立原则,在人工智能技术上并不可行。应该说,比起之前行政主导的几种旧方式,这种全新的司法强制措施更加中立公正。

中信银行这次对住房抵押贷的调整是否产生连锁反应?新京报记者就此咨询多家银行。此外,还研发了4种45元的素食套餐,有宫保鸡丁黑椒牛柳鱼香肉丝番茄鱼排。

  苏宁金融研究院区块链实验室首席研究员洪蜀宁认为,IFO的风险表现在这几个方面:一是未经深思熟虑地更改协议可能存在严重的漏洞;二是匆匆忙忙发布的软件难免会有大量的BUG;三是每次IFO都会分流一部分矿工,对比特币的交易顺畅性造成波动;四是分叉币由于接受度不高,导致价格波动可能远超比特币,对投资者不利。会后,中国银行保险监督管理委员会党委立刻召开党委会议,成立机构组建工作领导小组,研究部署机构改革期间有关工作。

  要知道,近年来,学生个体举报学校违规补课,反而被打击报复的新闻时有发生。他们被誉为最美士兵。

驾照销分的管理,一直是困扰交管部门的一大难题,由于现有技术的限制,公安部门无法做到处理交通违法人车合一,这就使得多个驾驶证可以处理一辆机动车的交通违法行为。

  会后,中国银行保险监督管理委员会党委立刻召开党委会议,成立机构组建工作领导小组,研究部署机构改革期间有关工作。

  对强制医疗决定程序进行监督,乃是法律赋予专门监督机关的法定职责。另一组的侦查工作也在紧张进行,同年6月18日,警方将犯罪嫌疑人郭某、韩某等5人抓获。

  持有主流币种的人在IFO过程中能够获得分叉后的新币,IFO成为一种新的虚拟币融资手段。

  购买保健品的行为倾向与老年人的学历、原工作职务等无关,与年龄、健康状况和与子女亲密度相关,且随着年龄的增长而快速提高。根据国家发改委此前公布的数据显示,2018年春运铁路预计发送旅客亿人次,同比增长%,选择乘火车出行的旅客量显著增长。

  对此,成都某银行支行行长认为,最主要的原因应是今年商业银行的资金渠道被卡死之后,央行给每个商业银行核准的贷款规模是有限的,所以商业银行必须把有限的规模投放到能创造更高效益的产品上去。

  从现实情况来看,的确也有对强制医疗决定程序加强监督的必要。

  2017年11月15日,国内知名度较高的superbitcoin团队宣布,将于12月17日在比特币区块链的第498888高度实施分叉,开始对BTC进行零知识证明、支持图灵完备的智能合约等技术试验,并将其区块扩大至8MB,其还将于在2018年3月初上线智能合约增加BTC可扩展性、2018年5月底上线零知识证明、2018年11月底移除动态检查点实现完全去中心化挖矿。在此一系列金融前端系统重大风险问题没有得到有效解决,而且中国金融市场上资本严重稀缺的前提下,在股票市场这个金融末端系统单兵突进股票发行的注册制改革是否会导致股票市场出现重大风险?从股票市场自身看,股市本身也是一个系统,所以改革也需要系统性考量。

  

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挝?《畜?凝 佚?#12299;- 铘桉磬 戾徨朦

本文作者:程弢 2019-10-15 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。
苏宁金融研究院区块链实验室首席研究员洪蜀宁认为,IFO的风险表现在这几个方面:一是未经深思熟虑地更改协议可能存在严重的漏洞;二是匆匆忙忙发布的软件难免会有大量的BUG;三是每次IFO都会分流一部分矿工,对比特币的交易顺畅性造成波动;四是分叉币由于接受度不高,导致价格波动可能远超比特币,对投资者不利。

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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