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河伯的新娘2017女主是谁_河伯的新娘2017演员表

2019-10-15 07:26 来源:磐安新闻网

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  因为我们的开创精神和创新思维,已经基本上被磨灭的差不多了。又比如,萝卜内含有大量纤维素、B族维生素、钾、镁等可促进肠胃蠕动的物质,有助于体内废物的排出,对便秘和青春痘都有很好的治疗作用。

南宋时候的一本食谱《山家清供》中就说,作者曾经住在一个书院里,每次吃完饭以后都有菜汤,颜色青白,非常好看,饭后喝一碗,即使是醍醐甘露也比不上它。而以驱逐妖魅为目的的禳解辟邪类术法,毫无疑问属于应用巫术的一种。

  他所创立的与唐楷之欧体、颜体、柳体并称四体,成为后代规摹的主要书体。政协委员、民盟北京市委专职副主委宋慰祖认为,中轴线是世界城市建设史上最杰出的城市设计范例之一,对其进行保护势在必行。

  原标题:倘使诸位欲知古代之礼,可读左传;欲知古代文学,可读诗经。

平常在民间所谈的很多东西,其实是不用谈的。

  vivo产品经理韩伯啸表示,vivo支持AOD(alwaysondisplay)功能,息屏下用屏幕指纹解锁无压力。

  在《风俗通义》、《搜神记》等书中,俱有引用《黄帝书》一文中,对神荼郁垒以及其所栖身的度朔山桃树的详细记载:由上文中可以看到,有关神荼郁垒的偶像崇拜与辟邪应用,完全形成了中国特有的门神符拔风俗传统,因神荼郁垒居于神桃之下,专司缉拿恶鬼,是故以桃木为符板,画其形象威吓妖邪鬼魅,亦为典型的模仿厌胜巫术。七言律诗至杜少陵而始盛且备,为一变;李义山瓣香于杜而易其面目,为一变;至宋陆放翁专工此体而集其成,为一变。

  这里面有大同,是广义的大同,就是中华民族公共性的精神资源,这是道德资源。

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  且古代人宽袖大袍,手炉可置于袖中或藏在怀中带着,所以又有袖炉、捧炉的雅称。

  二十四节气只是作为表现间刻度的一种形式,它提醒我们大自然在发生变化,人们会根据身边自然的变化,合着二十四节气的表述,慢慢形成有关二十四节气的新知识。这个观点发展到苏轼,就成了《临江仙》里的一句:长恨此身非我有,多么痛的领悟!老子:人既是卑微的刍狗同时又是宇宙四大之一老子眼中的人类在宇宙当中,有极其渺小的一面,他很有名的一句就是天地不仁,以万物为刍狗,在天地当中,人类是被操控的,就好像刍狗这种器具,用完了就扔。

  

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河伯的新娘2017女主是谁_河伯的新娘2017演员表

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。
  微距表现方面中规中矩,经过目测,镜头与被摄物体之间间隔10CM左右才对得上焦,但f/的光圈所带来的虚化效果还是值得肯定的。

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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